基于多级BP神经网络的风功率预测研究

摘要

为了提高复杂地形下风电场短期风功率预测的准确度,提出一种基于多级BP神经网络模型的风功率预测方法.结合统计方法与物理方法,对风电场内单点风速、功率及全场功率进行预测.首先建立基于测风塔历史数据的BP神经网络模型,预测出测风塔处t时刻风速vt1利用风电场计算流体力学模型推算出各个机组位置处t时刻风速Vt2;然后建立Vt2与单台机组功率输出的BP神经网络映射关系;最后利用BP神经网络预测出全风电场功率输出值.实际案例结果表明,该方法有效可行且满足电网调度要求.