基于最优输入径向基网络风电功率预测方法

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1、第29卷第4期·电力科学与技术学报V01．29NO．42014年12月JOURNALOFELECTRICPOWERSCIENCEANDTECHNOLOGYDee．2014基于最优输入径向基网络的风电功率预测方法赵宏伟，王媛媛，曾瑛’颜少凌(1．广州供电局电力调度控制中心，广东广州510620；2．长沙理工大学电力系统安全运行与控制湖南省高校重点实验室，湖南长沙410004；3．娄底供电公司，湖南娄底417000；4．福建中闽能源投资有限责任公司，福建福州350003)摘要：随着风电的大规模接入电网，对风电功率未来出力

2、的把握显得尤为重要，而风电功率预测技术则是掌握出力特性的有力工具。基于实测历史数据，研究系统不同输入量对预测结果误差的影响，选取最佳输入量值；并在此基础上，构建基于RBF(径向基)神经网络的风电功率预测模型，对风电功率进行有效预测；预测结果表明，基于径向基神经网络的预测方法预测精度较高，可以为电网提供更加准确的风电预测出力信息，有助于为调度制定更加合理有效的计划。关键词：风电功率预测；人工智能法；RBF神经网络；调度计划中图分类号：TM71文献标识码：A文章编号：1673—9140(2014)04—0060—05Aw

3、indpowerpredictionmethodbasedonRBFneuralnetworkwithoptimalinputZHAOHong—wei，WANGYuan—yuan，ZENGYing。，YANShao—ling(1．Dispatching＆ControlCenter。GuangzhouPowerSupplyBureau，Guangzhou510620，China；2．HunanProvinceHigherEducationKeyLaboratoryofPowerSystemSafetyOperation

4、andControl，ChangshaUniversityofScienceandTechnology，Changsha410004，China；3．LoudiElectricPowerCorporation，Loudi417000，China；4．FuiianZhongminEnergyInvestmentCo．Ltd．，Fuzhou350003，China)Abstract：Withlarge—scaleintegrationofwindpowerinpowergrids，itisofgreatimportanc

5、etograspthecharacteristicsoffuturewindpoweroutput．Windpowerforecastingisausefultooltoinvestigatethecharacteristics．Basedonthehistoricaldata，thispaperinvestigatedtheinfluenceofdifferentsysteminputonthepredictingerrorinordertogetthebestinputValues，andthenconstruc

6、tedawindpowerpredictionmodelbasedonRBF(radialbasisfunction)neuralnetwork．ThepredictionresultsshowedthatthewindpowerforecastingmethodbasedontheRBFneuralnetworkhadhighprecision．Theresultscanprovidemoreaccurateinformationofwindpowerfu—tureoutputforthepowersystem．T

7、heproposedpowerpredictionmethodcanbeusedtomakemorereasonabledispatchingplans．收稿日期：2014—09—17基金项目：国家自然科学基金(51207013；51207014)；湖南省自然科学基金(2015JJ4001；13JJ6O44)通讯作者：赵宏伟(1981一)，男，硕士，工程师，主要从事电力系统分析与控制、新能源并网等研究；E—mail：zhaohongweihb@163．corn第29卷第4期赵宏伟，等：基于最优输入径向基网络的风电功率

8、预测方法61Keywords：windpowerprediction；artificialintelligencemethod；RBFneuralnetwork；dispatc—hingplans目前，绿色清洁的可再生能源已得到全世界范络下的最优输入量值。研究表明，基于最优径向基围的关注，而风力发电由于其技术较为成熟、成本较网络的模型可有效地预