基于神经网络的风速时间序列动态学习预测分析——以平原和丘陵地区为例

摘要

测风数据的完整性和准确性对正确反应一个地区风资源优劣起着决定性作用，而在测风过程中往往有数据失真和缺失的情况，这些缺失的数据对于正确的评估风资源状况以及计算发电量、机型的选择都有着极为重要的作用；此外风的不确定性和不可控性，风能也随之而变化，从而影响风电场的发电量，如果能对风电场风况进行及时和较为准确的预测，从而就能对风电场风功率以及产量进行预报，进而为电网调度和风电场风机保护提供依据。本文利用时间序列神经网络对风速的短时间预测，为风电场发电量的预测和测风数据短时间缺失替补提供参考。