采用气象信息的神经网络应用于短期风力发电功率预测
徐星; 张虹; 乐海洪; 徐敏
南昌大学信息工程学院; 江西省电力设计院;
XU Xing1,ZHANG Hong2,LE Hai-hong2,Xu Min1 (1.School of Information Engineering,Nanchang University,Nanchang 330031,China; 2.Electric Power Design Institute of Jiangxi Province,Jiangxi Nanchang 330006,China)
摘要 针对江西省某风电场的风速和功率的历史数据,分别结合当地的温度、气压、相对湿度,采用人工神经网络进行预测,预测未来2 h的功率,并分析每种气象数据对风电场功率预测影响程度,预测结果表明:针对该风电场,对功率预测最大的因素是温度,其次是气压和湿度,将3种气象因素综合考虑,
关键词 :
风电场 ,
功率 ,
人工神经网络 ,
均方误差;
Abstract :By using the historical wind speed date and power date of one wind farm in Jiangxi province and combining with local temperature、pressure、relative humidity,the wind power in 2 hours with the artificial neural network respectively was predicted,and the e
Key words :
wind farm
power
artificial neural network
mean square error;
出版日期: 2011-03-28
引用本文:
徐星; 张虹; 乐海洪; 徐敏. 采用气象信息的神经网络应用于短期风力发电功率预测[J]. 南昌大学学报(工科版), 2011, 33(01): 1-.
XU Xing1,ZHANG Hong2,LE Hai-hong2,Xu Min1 (1.School of Information Engineering,Nanchang University,Nanchang 330031,China; 2.Electric Power Design Institute of Jiangxi Province,Jiangxi Nanchang 330006,China). . , 2011, 33(01): 1-.
链接本文:
http://qks.ncu.edu.cn/Jwk_xbgkb/CN/ 或 http://qks.ncu.edu.cn/Jwk_xbgkb/CN/Y2011/V33/I01/1
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