基于ELM的风力发电量的预测研究

摘要

风力发电发电量依赖于气象因素和环境条件的制约,存在很大的随机性和不确定性,对电网的稳定运行造成一定的影响,针对这一问题,本文提出了应用单隐含层前馈神经网络SLFN(Single-hidden Layer Feedforward Neural Network)中的极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)进行预测分析。首先建立风力发电的简化预测模型;然后进行网络训练;最后分别对日平均风速和日发电量进行预测分析。结果表明应用ELM减小预测误差,对实际具有一定的指导和参考价值。