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基于MATLAB语言的BP神经网络风电功率超短期预测模型

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超短期风电功率预测对风电的大规模并网、实时调度及控制起着重要作用。本文利用MATLAB语言，建立了基于BP神经网络的风电功率超短期预测模型，并根据最小二乘法原理对预测功率设计了实时校正算法。算例分析结果表明，4h功率预测结果均方根误差为10.1%，相关系数为71.6%。对预测结果进行实时校正，能有效消除模型的系统误差，提高预测结果的准确性。

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来源
《中国电机工程学会电力系统自动化专业委员会三届一次会议暨2011年学术交流会》|2011年|1-7|共7页
会议地点南京
作者
丁宇宇; 陈颖; 周海;
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作者单位

中国电机工程学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类风能发电;电力系统规划;
关键词
风电功率; 超短期预测模型; BP神经网络; MATLAB语言; 实时校正算法;

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