基于神經網(wǎng)絡的風電場短期風速預測研究.pdf

1、風速預測是電力系統(tǒng)運行研究的重要內容，能夠為電力負荷預測提供重要參考。隨著大規(guī)模風力發(fā)電的并網(wǎng)，風電自身所固有的間歇性、隨機性等缺點，勢必會影響到電力系統(tǒng)的安全運行。風速預測作為風功率預測的重要組成部分，其對并網(wǎng)風力發(fā)電系統(tǒng)的運行的意義變得越來越重要。
　　本文針對具有非線性特性的風速數(shù)據(jù)，研究具有適應時變特性能力的Elman神經網(wǎng)絡，提出了一種基于Elman神經網(wǎng)絡的風速預測理論，并詳細介紹其原理和方法。然后，在Elman神經網(wǎng)

2、絡的結構基礎上提出了一種改進方法，即在承接層加入延時算子及權值γ，目的是增加對歷史數(shù)據(jù)的記憶能力，利用誤差反向傳播算法，推導出γ值的求解過程。
　　為證明Elman神經網(wǎng)絡在風速預測領域的有效性，利用BP神經網(wǎng)與其進行對比，對實際歷史風速數(shù)據(jù)進行仿真預測。經風電廠實際數(shù)據(jù)驗證，與BP神經網(wǎng)絡相比，前者收斂速度更快，預測精度提高。表明了該方法的有效性及可行性。
　　為證明改進Elman神經網(wǎng)絡的可行性，利用Elman法與其進行