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基于人工神经网络的风电功率短期预测研究
  • ISSN号:1001-9529
  • 期刊名称:《华东电力》
  • 时间:0
  • 分类:TK81[动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
  • 作者机构:[1]内蒙古电力勘测设计院,呼和浩特010020, [2]华中科技大学电气与电子工程学院,武汉430074
  • 相关基金:国家自然科学基金重点项目(50837003);国家重点基础研究发展计划项目(2009CB219701)
中文摘要:

采用人工神经网络方法对内蒙古某风电场10台风机的输出功率进行了预测研究。分别利用不同输入变量和网络结构的4种网络模型进行了预测分析,发现采用风速、风向和温度作为输入变量,4-8-1型的网络结构,预测精度较高,平均绝对误差小于250 kW,正规化均方根误差小于5%。

英文摘要:

The artificial neural network based wind power prediction method was employed to predict the output power of 10 wind turbines of a wind farm in Inner Mongolia.Four models with different inputs and net structures were used to perform the wind power prediction.It was found that the model with the 4-8-1 net structure and using wind speeds,wind directions,and temperature as inputs exhibits the best prediction accuracy with the mean absolute error less than 250 kW and the normalized root mean square error less than 5 percent.

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期刊信息
  • 《华东电力》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家电网公司
  • 主办单位:华东电力试验研究院
  • 主编:俞燮根
  • 地址:上海邯郸路171号
  • 邮编:200437
  • 邮箱:
  • 电话:021-25650171 25650198
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-9529
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1479/TM
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵“双效”期刊,全国优秀科技期刊三等奖,上海市优秀科技期刊一等奖,电力工业部优秀科技期刊二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:18067