文献类型：期刊文章

作　　者：韩亚军[1] 李太福[2]

HAN Ya-jun;LI Tai-fu(The Department of Information Engineering, Chongqing City Vocational College, Yongchuan 402160, China;The Department of Electrical and Information Engineering, Chongqing University of Science and Technology, Chongqing 401331, China)

机构地区：[1]重庆城市职业学院信息工程系,重庆永川402160 [2]重庆科技学院电气与信息学院,重庆沙坪坝401331

出　　处：《控制工程》

基　　金：重庆市永川区自然科学基金项目（Ycstc,2018nb0901）

年　　份：2019

卷　　号：26

期　　号：8

起止页码：1503-1508

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2019_2020、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：风力发电具有随机性、间歇性、波动性和难以精确预测的特点,针对大容量风力发电接入,会对电力系统的安全、稳定运行带来严峻挑战的问题,根据风速的混沌特性,提出采用一种相空间重构理论短期预测方法。首先确定风速的最佳延迟时间τ和嵌入维数m,再次对m和τ的多组可行匹配,并找出一个最佳匹配进行样本相空间重构,最后使用BP神经网络进行短期风速预测。通过对重庆武隆地区某风电场的实测数据进行仿真,证明该方法的有效性和可行性,并且提高了短期发电功率预测精度,对并网风力发电系统的运行具有重要意义。

关 键 词：相空间重构 复自相关法  虚假零点法  BP神经网络 风速预測  

分 类 号：TM641]