基于动态神经网络的风电场输出功率预测及其应用的研究

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风电具有间歇性、随机性以及不可控性等特点,随着风电并网容量的增加,风功率预测在电力系统运行、风电场运行以及电力市场交易中的地位越来越重要。风功率短期预测有助于电力系统一二次备用控制和机组组合计划的制订,并且有助于风电场风机控制、机组组合计划、交易策略以及部分风机检修计划的制订。因此,进行风功率短期预测及其应用的研究十分必要。考虑结合气象预报数据进行风功率预测,确定了应用神经网络建立预测模型。为提高神经网络学习的效果,在进行神经网络训练前,对影响风功率预测值的变量进行了详细的分析和选择,并提出
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