【摘 要】
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由于风电具有可再生、无污染、能量大等特点，世界各国都在大力发展风电技术，风电装机容量也不断提高。然而随着风电在系统中渗透率的提高，加上风电本身的不确定性和波动性，对日前调度计划的合理性和经济性提出了挑战。而准确的风电场功率预测有助于合理安排日前调度计划。本文在前人的研究基础上，建立完整的BP神经网络预测模型并提出了两方面的改进。一方面，针对实际风速测量值中包含有风速随机波动部分，采用了小波包分解的
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由于风电具有可再生、无污染、能量大等特点，世界各国都在大力发展风电技术，风电装机容量也不断提高。然而随着风电在系统中渗透率的提高，加上风电本身的不确定性和波动性，对日前调度计划的合理性和经济性提出了挑战。而准确的风电场功率预测有助于合理安排日前调度计划。本文在前人的研究基础上，建立完整的BP神经网络预测模型并提出了两方面的改进。一方面，针对实际风速测量值中包含有风速随机波动部分，采用了小波包分解的方法，将风速分解为不同频段部分，滤去高频随机波动部分。另一方面，针对统计模型存在的如何确定参数个
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