文献类型：期刊文章

作　　者：高阳[1] 钟宏宇[1,2] 葛延峰[3] 董存[4] 许傲然[1]

机构地区：[1]沈阳工程学院电力学院,辽宁沈阳110136 [2]国网吉林通化供电公司,吉林通化134000 [3]国网辽宁省电力有限公司调控中心,辽宁沈阳110136 [4]国家电网公司调控中心,北京100031

出　　处：《测控技术》

基　　金：辽宁省高等学校优秀人才支持计划(LJQ2014136)

年　　份：2016

卷　　号：35

期　　号：4

起止页码：149-152

语　　种：中文

收录情况：CSCD、CSCD_E2015_2016、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：为了更好地研究风功率预测,风速预测显得至关重要。国内神经网络文献均只表现出了短期风速预测,而对于超短期风速预测的神经网络数学模型却相对稀少。引入了GRNN神经网络,详细说明了该方法的超短期风速预测原理并建立了数学模型;为了使超短期风速预测精度有一个良好的对比性分析,将影响风电输出功率的各NWP(numerical weather prediection)信息(包括风速、风向、气温、气压)进行组合,以国内某风电场2014年5月份的各NWP数据进行算例分析,实验结果表明,GRNN全信息神经网络可以达到很好的预测精度,而且运算网络的稳定性甚优。

关 键 词：GRNN 非线性 风速预测 超短期  RBF

分 类 号：TM743]