科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
针对风电场风速预测准确度不高的问题，提出一种基于风速波动特征提取的超短期风速预测方法。首先建立风速-风速变化量联合概率密度模型，分析风速的不确定性特征；根据风速波动特征，应用集合经验模态分解（EEMD）和风速分量样本熵（SampEn）值，将风速分解重组为波动量和趋势量；应用人工鱼群算法（AFSA）优化小波神经网络（WNN）进行趋势量预测；应用改进非线性自回归（INARX）神经网络对风速波动量进行预测，进而得到预测风速。通过实际风电场风速仿真预测，并与多种预测方法对比，表明该预测方法预测结果误差较小，可准确地进行超短期风速预测。
-
单位河北工业大学; 国网冀北电力有限公司
