基于人工神经网络的风电场建模

摘要

风电场模型对风电场和电力系统的运行都具有重要意义.为克服机理建模方法的不足,在论述神经网络建模原理基础上,采用误差反向传播(BP)网络拟合风电场的静态特性模型;在神经网络静态模型的基础上,进一步建立动态实时仿真模型.通过数据样本进行预处理、训练和测试,使得网络模型达到精度要求,确定每层的权值,从而能很好地拟合建模对象的性能.用采集到的另一些数据进行验证,且与实际结果进行比较,以验证智能建模办法的可行性和优越性.