在含大规模风电的电力系统中，基于风电存在固有的不确定性问题，提出一种基于优化BP神经网络和非参数估计的风功率短期区间预测模型。通过训练BP神经网络得到短期风功率点预测值并针对在训练过程中对网络的初始值非常依赖这一问题，采用灰狼优化算法优化网络的初始参数；在风功率点预测的基础上，利用非参数核密度估计来描述预测误差的概率分布，构造出某一置信度下的预测区间。选取某一风电场的实际测量数据进行实验，结果证明，所提出的模型具有较好的预测精度。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
