【摘 要】
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为充分降低分散式风电场超短期预测功率的误差，提出基于自组织竞争神经网络虚拟测风的分散式风电场超短期功率预测模型。从软硬件和数据流分析了分散式风电场功率预测系统架构，为模型建立提供基础。采用自组织竞争神经网络理论建立大型风电场的虚拟测风模型，以虚拟测风点测量数据，气温，天气类型，风向，湿度在内的预测特征集为输入数据，以超短期范围风机风速为输出数据构建网络，从而实现了基于若干个虚拟测风塔测量数据得到分
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51877174）；
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为充分降低分散式风电场超短期预测功率的误差，提出基于自组织竞争神经网络虚拟测风的分散式风电场超短期功率预测模型。从软硬件和数据流分析了分散式风电场功率预测系统架构，为模型建立提供基础。采用自组织竞争神经网络理论建立大型风电场的虚拟测风模型，以虚拟测风点测量数据，气温，天气类型，风向，湿度在内的预测特征集为输入数据，以超短期范围风机风速为输出数据构建网络，从而实现了基于若干个虚拟测风塔测量数据得到分散式风电场中不同风机的风速环境。进一步针对各个风机的参数数据进行广义误差分布最优化算法进行拟合，进而基于虚拟测风结果计算各个风机的超短期预测出力。最后，通过某地区分散式风电场的超短期风电功率预测算例验证了所建立模型的有效性。
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