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基于数值天气预报的RBF神经网络风电功率短期预测
基于数值天气预报的RBF神经网络风电功率短期预测
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摘要
摘要准确的预测风力发电机组的输出功率对电力系统稳定、电力系统调度和风电场运行都具有重要意义。从数学模型及风机实际获得的数据出发,分析出风速、风向、空气密度、大气压强对风力发电机组输出功率的影响。设计了基于数值天气预报(NWP)的径向基函数(RBF)神经网络风电功率短期预测模型。应用该模型进行了24h后的风电输出功率预测,预测误差在11%附近,表明该方法预测精度较高。
DOI
rj8n9lxpj0/2796710
作者
张永艳李强
机构地区
张永艳(沈阳中科天道新能源装备股份有限公司辽宁沈阳110000)
出处
《时代报告》
2012年6期
关键词
数值天气预报(NWP)
RBF神经网络
功率预测
短期预测
分类
[文化科学][]
出版日期
2012年06月16日(中国期刊网平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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来源期刊
时代报告
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