基于原子稀疏分解和BP神经网络的风电功率爬坡事件预测

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摘要：超短期风电功率爬坡事件越来越影响风电机组在电网中的运行。当前国内对爬坡事件的定义并不明确,缺少相应的预测方法。阐述了风电功率爬坡事件的物理含义,提出了一种基于原子稀疏分解和反向传播神经网络(BPNN)的组合预测方法,分别建立了原子分量自预测模型、残差分量预测模型和组合预测模型。以实际风电场数据进行验证,对不同预测方法和不同时间空间实测数据进行了较全面的分析,结果表明该方法可以提高预测精度,并能降低绝对平均误差和均方根误差计算值的统计区间。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/91993X/201412/68768884504849524950484850.html

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关键词：BP神经网络 神经网络 电功率 神经网 均方根误差 风力发电 爬坡事件 风电功率预测 原子稀疏分解 反向传播神经网络