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基于AIMA的改进神经网络模型在风电功率短期预测中的应用

张宏图  李晓奇  
【摘要】:风电具有显著的不稳定性、反调峰性和随机性,因此风电接入电网需要由准确的预测技术作为基础。目前由于风电并网的困难,产生了大量的弃风现象,浪费了大量的可在生能源。将自回归移动平均模型(ARMA)和BP神经网络模型相结合,克服了预测下一预测点的风电功率值收敛速度缓慢的问题。通过对吉林省某风电场的数据进行实证分析和验证,证明了所提模型的科学性和可操作性,为风电功率的预测提供了一个新的研究方法。

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