基于RBF神经元网络的风电功率短期预测

摘要：

提出基于RBF(径向基)神经元网络对风电功率进行预测会得到比较准确的预测结果.首先简单介绍了风力发电的发展近况,然后详细介绍RBF的学习算法,接着利用风电场现场记录的数据分别基于RBF神经元网络、BP神经元网络和时间序列法对风电功率进行预测,最后将由三种预测方法得到的结果进行对比分析,验证运用RBF神经元网络进行风电功率预测得到的结果最准确.研究数据均来自粤东某风电场.

关键词： 风力发电机 功率预测 神经元网络 时间序列法

作者: 余韦彤 程汉湘 岑正君 姜翠玲

作者单位: 广东工业大学自动化学院,广东广州,510006

会议类型: 国内会议

会议名称: 武汉(南方十省)电工理论学会第26届学术年会

会议地点: 广州

会议语种:中文

页码: 120-127

在线出版日期: 2014-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）