基于BP神经网络的风速预测和风能发电潜力分析

【摘要】：以BP神经网络为基础进行年平均风速和年最大风速的预测,并以预测得到的数据为基础进行风力发电潜力的分析,引入了风速频率Weibull分布函数来拟合实际的风速频率分布,结合风力发电机的输出功率特性求解风机处于工作状态的概率、发电量,并对风力发电机转轴高度因素对风机发电量的影响作了分析,基于BP神经网络的风能发电潜力分析使分析的过程建立在预测得到风速的基础上,改进了过去依靠风速历史数据进行风力发电潜力分析的方法,充分考虑了风能资源的不稳定性,具有更高的可信度。 【作者单位】： 法国高等电力大学;中山大学太阳能系统研究所广东省教育厅重点实验室;
【关键词】： Weibull分布 功率特性 BP神经网络 网络训练 发电量
【分类号】：TM614
【正文快照】： 以往风电场评估方法中大多认为某地区的风能资源情况在最近几年之内不会发生较明显变化,分析过程通常建立在是以往风速数据的基础上。由于风能资源具有复杂性和不可控性的特点,即使同一地区的风能状况在不同年份也有所差异。另外,随着风电在电网中所占的比例的不断增大,它本

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