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基于最优平滑阶数的风电功率曲线建模策略研究
被引量：
1
1
作者
卢芸
刘金强
+1 位作者
滕予非
王晓茹
《现代电力》
北大核心
2018年第1期14-18,共5页
由于同一风速下的风电功率存在较大范围的波动,传统风电功率曲线建模方法难以获得较高的精度。提出一种基于最优平滑阶数的风电功率曲线建模策略,首先基于时间序列平滑的预处理方法得到新的输入风速,并以相关系数最大为目标函数选择最...
由于同一风速下的风电功率存在较大范围的波动,传统风电功率曲线建模方法难以获得较高的精度。提出一种基于最优平滑阶数的风电功率曲线建模策略,首先基于时间序列平滑的预处理方法得到新的输入风速,并以相关系数最大为目标函数选择最优的平滑阶数,再利用BP神经网络拟合得到风电功率曲线。基于西南地区某风电场单机实测数据的仿真研究表明,以最优平滑预处理得到的风速为输入建立的风电功率曲线模型精度显著高于已有方法中以原始风速为输入建立的风电功率曲线模型。
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最优平滑阶数
BP神经网络
风电功率曲线
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题名
基于最优平滑阶数的风电功率曲线建模策略研究
被引量：
1
1
作者
卢芸
刘金强
滕予非
王晓茹
机构
西南交通大学电气工程学院
国网四川省电力公司电力科学研究院
出处
《现代电力》
北大核心
2018年第1期14-18,共5页
文摘
由于同一风速下的风电功率存在较大范围的波动,传统风电功率曲线建模方法难以获得较高的精度。提出一种基于最优平滑阶数的风电功率曲线建模策略,首先基于时间序列平滑的预处理方法得到新的输入风速,并以相关系数最大为目标函数选择最优的平滑阶数,再利用BP神经网络拟合得到风电功率曲线。基于西南地区某风电场单机实测数据的仿真研究表明,以最优平滑预处理得到的风速为输入建立的风电功率曲线模型精度显著高于已有方法中以原始风速为输入建立的风电功率曲线模型。
关键词
输入选择
相关系
数
最优平滑阶数
BP神经网络
风电功率曲线
Keywords
input selection
correlation coefficient
optimal smoothing order
back propagation（BP）neural network
wind power curve
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于最优平滑阶数的风电功率曲线建模策略研究
卢芸
刘金强
滕予非
王晓茹
《现代电力》
北大核心
2018
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