基于自回归模型的短期海上风电功率预测

由于煤炭资源匮乏和环境污染,人类逐渐开始发掘风电能的利用价值。然而风速的强不确定性导致其很难预测,鉴于此,基于自回归模型进行风电功率建模与仿真研究。经过NAR神经网络训练选择合适的自回归阶数,继而选择该阶数及对应隐藏节点重新训练,最后代入数据仿真得到结果进行分析比对。通过比较预测值与实际值,总结自回归模型的特点,得出基于该模型的海上风电机组功率预测方法在海上风电场具有实际应用价值和意义这一结论。