人工神经网络和模糊技术在风能预测中的应用

【摘要】：由于风力发电固有的间歇性和随机性特点,大容量风电机组直接接入高压输电网络,不仅对电网安全运营、电能质量是重大挑战,而且也严重影响了风力发电运营的经济性。在此背景下,设计了基于径向基函数和模糊技术的风能预测模型。该模型利用自组织神经网络模型进行数据分类、径向基函数网络模型进行初始预测以及模糊逻辑函数模型进行预测修正,再以数据预处理模型、数据归一化模型以及数据反归一化模型为辅助,预测目标风电机组未来72 h的发电功率。经过试验验证,证明本模型的预测精度较为理想,可以用于实际生产。 【作者单位】： 龙源(北京)风电工程技术有限公司;
【关键词】： 风能预测 人工神经网络 模糊逻辑技术
【分类号】：TM614
【正文快照】： 0引言早在20世纪70年代,西方发达国家就意识到风能预测的重要性,并进行了相应的研究[1]。随着风电产业的飞速发展,西方发达国家的风能预测技术发展很快,并逐步形成了相应的预测技术体系,我国由于起步较晚,技术力量相对较为薄弱[2]。风能预测模型是风能预测技术中的重要一环,分

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