【摘 要】
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风电功率预测方法分为两类,即直接预测法与功率曲线转换法。因风电功率具有混沌特性,故将混沌时间序列的相关理论引入到风速和风电功率预测中。鉴于预测精度在很大程度上取决
【机 构】
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河北工业大学电磁场与电器可靠性省部共建重点实验室,许继集团有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(51377044,51475136);高等学校博士学科点专项科研基金(20121317110008);河北省建设科技研究计划项目(2011-147)
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风电功率预测方法分为两类,即直接预测法与功率曲线转换法。因风电功率具有混沌特性,故将混沌时间序列的相关理论引入到风速和风电功率预测中。鉴于预测精度在很大程度上取决于模型参数的选择,为此先用C-C法联合优化了重构相空间的参数,再用径向基RBF神经网络模型直接预测风电功率,或者由该模型得到风速预测值后,根据对应的风电机组功率特性曲线而推算出风电功率预测值。实例分析结果表明：所提出的两种方法均有较高的预测精度,其中基于混沌径向基RBF神经网络的风电功率直接预测法效果更优。
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