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基于小波分解和ELMAN神经网络的风速-风功率预测研究
  • ISSN号:1673-7598
  • 期刊名称:《陕西电力》
  • 时间:0
  • 分类:TM614[电气工程—电力系统及自动化] TK89[动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
  • 作者机构:[1]国网四川省电力公司经济技术研究院,四川成都610041, [2]三峡大学新能源微电网湖北省协同创新中心,湖北宜昌443000
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(51207113)
中文摘要:

针对风功率难以预测的问题,提出一种基于小波分解和ELMAN神经网络的风速-风功率预测模型,采用小波分解来降低风速的非平稳性;采用ELMAN神经网络建立风速预测模型;基于实测数据拟合功率曲线,并结合得到的功率曲线进行风功率预测.最后将建模流程应用到实测数据验证模型的有效性,结果表明了模型的先进性.

英文摘要:

In the light of the difficulty of wind power forecasting, the paper proposes a kind of prediction model of wind speed-power based on wavelet-ELMAN neural network, First, wavelet decomposition is adopted to reduce the non-stationary of wind speed; Then the prediction model of wind speed is built based on ELMAN neural network; Finally, the wind power prediction is carried out combining with the power curve from the fitting curve of measured data, and the advanced nature of the proposed model is validated by applying this modeling process to the measured data.

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期刊信息
  • 《陕西电力》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家电网公司
  • 主办单位:陕西省电力公司
  • 主编:王星
  • 地址:西安市柿园路218号
  • 邮编:710048
  • 邮箱:
  • 电话:029-81002083
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-7598
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1452/TM
  • 邮发代号:52-185
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵“双效”期刊,荣获陕西省科技期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊
  • 被引量:5429