文献类型：期刊文章

作　　者：高阳[1] 钟宏宇[1,2] 陈鑫宇[3] 耿爱成[4] 张柳[1] 雷彩娟[1]

机构地区：[1]沈阳工程学院电力学院,辽宁沈阳110136 [2]国网吉林通化市供电公司,吉林通化134001 [3]国网辽宁阜新供电公司调控中心,辽宁沈阳110136 [4]沈阳工程学院基础教学部,辽宁沈阳110136

出　　处：《可再生能源》

基　　金：辽宁省高等学校优秀人才支持计划资助(LJQ2014136);教育部科学技术研究重大项目资助(212033)

年　　份：2016

卷　　号：34

期　　号：5

起止页码：705-711

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CAB、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、IC、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：文章将神经网络和小波分析理论相结合,提出了一种基于神经网络和小波分析的超短期风速预测方法。利用神经网络的非线性学习能力和小波理论的多分辨分析能力实现对风电场的风速预测,为风功率预测提供理论依据。首先,通过搭建神经网络物理模型,用以预测风机轮毂处的风速信号;其次,将该风速信号进行小波多分辨分解,滤除高频分量,得到较为平稳的对风速预测起决定性作用的低频分量;最后,对基于神经网络和小波分析的组合预测方法进行了仿真,并与NWP风速模型和实测风速进行了对比。结果表明,提出的基于神经网络和小波分析组合预测方法更贴近实测风速,对超短期风速预测起到了良好的效果。

关 键 词：神经网络 小波分析 风速预测 高频分量  低频分量  

分 类 号：TM743]