基于相似性样本神经网络及组合预测的风电预测研究

摘要：

风电预测对接入风电的电力系统运行有着重要的意义，风电预测的准确性对电力系统和风 电场的经济效益有着重要的影响。本文提出了一种基于相似性曲线样本的BP 神经网络预 测方法，并结合时间序列分析与灰色预测方法研究了应用组合预测方法对风速进行预测。 通过对某地区的实测风速数据的分析，验证了提出的预测方法提高了风电预测的准确性， 具有较大的实用价值。

关键词： 时间序列 灰色预测 组合预测 神经网络 风电预测 电力系统

作者: 张国强 张伯明

作者单位: 电力系统国家重点实验室清华大学电机系 北京 100084

会议类型: 国内会议

会议名称: 2008全国博士生学术论坛——电气工程

会议地点: 成都

会议语种:中文

页码: 441-446

在线出版日期: 2008-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）