基于人工神经网络的风电场功率短期预测应用研究

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随着不可再生燃料的日趋枯竭和环境污染的日益加重,发展风能等清洁、可再生资源已在全世界范围内受到重视。然而,风能属于低能量密度资源且自身具有波动性和不稳定性等特点,又由于风力发电机组的输出功率和风速的三次方成正比,风力发电机组的输出功率具有一定的波动性和不稳定性不可避免。不稳定的风电接入会对电网的稳定运行、电力系统安全以及电能质量的保证带来巨大的挑战。对风电功率预测的研究,是解决这一问题的有效途径,具有较高的实际意义。本文针对目前非线性预测应用最为广泛的BP神经网络和RBF神经网络做了论述和风
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