中图分类号：TM715UDC：621．3学校代码：10004密级：公开北京交通大学硕士学位论文短期风速和风电功率预测模型的研究ResearchShort－TermPredictionModelsWindSpeedWindPower作者姓名：方江晓导师姓名：周晖学位类别：工学学号：09122123职称：副教授学位级别：硕士学科专业：电气工程研究方向...
MatlAB毕业论文：风电功率预测问题.doc,风电功率预测问题摘要本文解决的是风电功率的预测问题。大规模风电场接入电网运行时，由于风电功率的波动性会对电网带来不利影响，这就必须要对风电场的发电功率进行预测。本文采三种预测方法，建立预测模型。
2012电力系统自动化专委会学术交流研讨会论文集实时风速风向和短期风功率预测对超短期功率预测的作用（中国电力科学研究院南京分院，南京，210003）摘要：本文提出了一种广义AR模型，基于历史功率数据和当前气象观测信息进行风电场超短期功率预测...
用时间序列预测风电功率问题.doc,风电场功率短期预测方法研究摘要风力发电作为一种清洁的可再生的发电形式，近几年来发展迅猛。但是由于风力发电的输出功率的不稳定性，使得其大量并网的难度增大，安全性和可靠性得不到保障，从而制约了风电的大面积推广应用。
基于卡尔曼滤波和神经网络的短期风电功率预测_硕士学位论文（PDF格式可编辑）-免费阅读，用请下载。docin摘要摘要随着风力发电技术的不断发展，风电单机容量和并网型风电场的规模不断增加，在电力供应中所占比例也越来越大。
目前，组合预测在风电场风速及功率预测方面的应用仅限于简单的线性组合预测【36J。1．4．2国内研究现状目前中国还没有风电场功率预测系统问世，该领域尚处于初步探索和研究阶段。
摘要：风电具有波动性和间歇性,大规模风电接入系统对电网的安全稳定运行带来了严峻挑战.风电输出功率预测是解决大规模风电接入问题的关键技术之一,可以为风,光,储,水等多种电源多点接入互补运行和接入电网的调度控制提供支持.目前,国内针对风电输出功率预测方法的研究还不够深入,预测...
本发明公开了一种基于遗传算法优化BP神经网络的风电功率预测方法，从风电功率预测系统的数据处理模块中获取预测参考数据；对参考数据建立BP神经网络的预测模型，并采用多种群编码对应BP神经网络的不同结构，每个种群分别对神经网络权值阈值编码，生成不同长度的个体，用遗传算法中选择...
[3]孙伟,叶林.区域风电集控中心集中式风功率预测系统关键技术研究[C]//第七届中国风电后市场交流合作大会论文集.2020.[4]王永翔.大型风电场短期风电功率预测技术研究[D].[5]叶徐静.风电功率预测方法与微电网系统优化调度研究[D].2014.
华中科技大学陈金富等：风电功率超短期预测：从静态空间模型到动态时间网络。针对已有研究的不足，本文利用LSTM网络对风电功率时间序列的时序相关性进行建模，同时，计及影响风电功率的多种因素，建立了风电场发电功率的超短期预测模型，有效提高了预测精度。