基于自适应BP神经网络的风电数据缺失数据处理

摘要：

　　风功率输出数据的完整性对风电的准确预测和风能的利用具有重要意义。本文通过对风力发电机组数学模型的分析，发现了多种因素影响下的功率输出，很难找到与传统数学方法的具体表达式的解。基于风场的实测数据，如风扇电流、转子转速、风向等，提出了一种基于自适应BP神经网络的模型来填充缺失的风电数据，解决了风机数据丢失的问题。仿真实验表明，该算法的准确率和平均相对误差均得到了较好的结果，且数据的质量得到了有效的提高。

关键词： 风力发电 BP神经网络 数据

作者: 许子龙 邢作霞 马仕昌

作者单位: 沈阳工业大学电气工程学院 辽宁 沈阳 110870 辽宁龙源新能源发展有限公司 110013

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十五届沈阳科学学术年会

会议地点: 沈阳

会议语种:中文

页码: 1-6

在线出版日期: 2018-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）