基于中尺度模式与神经网络的风电功率预测

作者：于凤鸣; 李喜仓; 宋进华; 高春香; 卓义

来源：气象科技, 2013, (04): 784-790.

DOI：10.19517/j.1671-6345.2013.04.031

• WRF模式
• BP神经网络
• 预报模型
• 风电功率预测 numerical model
• BP neural network
• forecasting model
• wind power forecast

将中尺度数值天气预报模式与BP神经网络模型相结合用于风电功率预测,以WRF模式回算了2008年6月至2009年6月试验风电场的气象要素,精度检验结果显示风速预报值与对应实测值之间的相关系数达到0.72,风向、气温、湿度、气压的预报也比较准确,满足建立BP神经网络预报模型的需要。逐一建立试验风电场40台风电机组输出功率的BP神经网络预报模型,分析了数据标准化方法、隐含层神经元数对预报精度的影响。进行了26天实效为24h的逐10min预报试验,并以独立样本进行预报精度检验,结果显示单台风电机组输出功率相对均方根误差在24.8%～32.6%之间,预报值与实测值之间的相关系数现在0.45～0.68之间...

• 单位
  内蒙古大学; 内蒙古自治区气候中心