基于风速融合和NARX神经网络的短期风电功率预测

作者：徐遵义; 王俊雪

来源：现代电子技术, 2020, 43(09): 166-174.

DOI：10.16652/j.issn.1004-373x.2020.09.039

• 短期风电功率预测
• 预测模型
• NARX神经网络
• 风速融合
• 数据融合
• 数据处理

高精度的短期风电功率预测是保证电网日常调度及运行安全的关键因素。目前,国内短期风电功率预测精度普遍低于国外水平。为了提高风机短期功率预测精度,提出一种基于风速融合和NARX神经网络的预测模型。该方法对同一地点不同数据源提供的预报风速进行融合,采用NARX神经网络进行短期风电功率预测。仿真实验结果表明,所提出的短期风电功率预测方法是可行的,预测精度可提高至87.8%,与其他风电功率预测模型相比,具有更高的预测精度和更好的适应性。

• 单位
  山东建筑大学