数据分辨率影响风电功率预测精度分析

目前对风电功率短时预测的研究主要集中在预测方法上,而缺乏对数据本身特性的探讨。从实测数据出发,呈现3种典型分辨率5 min、10 min、15 min,并结合Elman神经网络算法对超短期(4 h)和短期(24 h)的风力发电机输出功率进行预测分析。结果表明:分辨率为10 min的原始数据对风电输出功率的超短期预测具有更好的结果,15 min分辨率的数据对风电功率的短期预测结果更佳。采用合理分辨率的数据后,能够有效地提高风电功率的预测精度。     

数据分辨率影响风电功率预测精度分析

目前对风电功率短时预测的研究主要集中在预测方法上,而缺乏对数据本身特性的探讨。从实测数据出发,呈现3种典型分辨率5 min、10 min、15 min,并结合Elman神经网络算法对超短期（4 h）和短期（24 h）的风力发电机输出功率进行预测分析。结果表明：分辨率为10 min的原始数据对风电输出功率的超短期预测具有更好的结果,15 min分辨率的数据对风电功率的短期预测结果更佳。采用合理分辨率的数据后,能够有效地提高风电功率的预测精度。