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随着风力发电的迅速发展,装机容量日渐增加。由于风能是一种不稳定的新能源,具有较强的间歇性,大规模风电场并网发电将给电力系统带来严重的影响,主要表现在发电与调度计划、系统稳定性、电能质量等多个方面。为了降低风电接入后对电力系统的影响,迫切需要对风电功率进行合理的预测。本文简要介绍了国内外风电功率预测的研究现状、风电功率预测的应用系统,对用于风电功率预测的时间序列法和RBF神经网络法的基本原理和实现步骤进行概述。提出了基于支持向量机(SVM)方法建模的风电功率预测,针对传统SVM模型在风电功率预