风能发电预测技术研究的现状与发展

【摘要】：对过去10年来主要的风能发电预测技术进行了概述和追踪,重点阐述了基于统计学(如卡尔曼滤波、数据挖掘和小波变换等)和人工智能(如神经网络、模糊推理和生物智能算法等)技术的发电预测方案。最后指出了各种预测技术存在的不足及改进方向,以帮助相关领域的研究者提出更好的发电预测模型。 【作者单位】： 浙江大学城市学院;浙江大学计算机学院;浙江省电力试验研究院;
【关键词】： 微电网 风速预测 卡尔曼滤波 数据挖掘 人工神经网络 模糊推理 生物进化算法
【基金】：浙江省自然科学基金项目(Y1111254) 浙江省公益技术应用研究计划项目(2010C31021)
【分类号】：TM614
【正文快照】： 0引言开发可再生资源是解决能源危机的主要途径,可再生能源发电则是高效和清洁的能源利用方式,仅对于风能发电而言,到2020年风能发电将会满足全球12%的电力需求。微电网为可再生能源发电提供了一种新的运营模式。但是由于可再生能源具有不稳定、间歇性和能控性等特点,给微电

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