【摘 要】
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与传统的发电系统相比较,风力发电具有波动性、间歇性和随机性的特点,且大规模并网后会严重影响到整个电力系统运行的稳定性。因此对风电功率进行准确预测已经成为众多学者研究的热点问题。本文基于实测数据,将经验模态分解方法、遗传算法与小波神经网络相结合,提出了短期风电功率混合预测方法,旨在提高短期风电功率预测的精度。基于实测数据对风电功率特性曲线进行拟合。在阐述风速变化特点和风电功率预测方法的基础上,对风电
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与传统的发电系统相比较,风力发电具有波动性、间歇性和随机性的特点,且大规模并网后会严重影响到整个电力系统运行的稳定性。因此对风电功率进行准确预测已经成为众多学者研究的热点问题。本文基于实测数据,将经验模态分解方法、遗传算法与小波神经网络相结合,提出了短期风电功率混合预测方法,旨在提高短期风电功率预测的精度。基于实测数据对风电功率特性曲线进行拟合。在阐述风速变化特点和风电功率预测方法的基础上,对风电场的历史实测数据进行统计和分析,利用平滑函数对坏点数据进行筛选和删除。将经过处理的风电场数据用于风电功率
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