基于神经网络和模式识别的中长期风速及发电量预测

摘要

随着国家碳达峰、碳中和及构建以新能源为主体的新型电力系统任务的提出,未来新能源是电力系统的主力军.对于含大规模风电接入的电力系统,风速及风电功率的准确预测对保证系统安全稳定运行、降低风电消纳成本有着至关重要的作用.为此,基于统计方法和神经网络方法,通过设计一个多神经网络的数据融合算法来预测下一年的每小时风速及发电量.利用张北、内蒙地区两风电场的数据样本对数据集进行训练和测试,结果显示平均绝对误差(MAE)很小,预测效果较好.