一种基于改进神经网络的风功率中短期预测方法及系统
基本信息
| 申请号 | CN201911101266.4 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111062509A | 公开（公告）日 | 2020-04-24 |
| 申请公布号 | CN111062509A | 申请公布日 | 2020-04-24 |
| 分类号 | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 包鼎;闫润田;陈基伟;张有金;杨周杰;朱得利 | 申请（专利权）人 | 国能陕西新能源发电有限公司 |
| 代理机构 | 北京慕达星云知识产权代理事务所（特殊普通合伙） | 代理人 | 曹鹏飞 |
| 地址 | 710065 陕西省西安市高新区科技六路31号华煜美居B座 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种基于改进神经网络的风功率中短期预测方法及系统，该方法采集风电场的历史特征数据、实时特征数据以及实际风功率；根据历史特征数据，通过神经网络里的聚类K均值算法循环迭代对风机分组；采用聚类衡量标准对风机分组结果进行度量；根据历史特征数据、实际风功率以及BP算法对每组风机建立风功率预测模型，并输出每组风机的预测风功率；对每组风机的预测风功率求和，得到全场预测风功率；本发明的聚类算法分组和分组建模求风功率，成本低、所依赖的数据量少、预测精度高、计算速度快，提高整个电力系统运行的可靠性和安全性。 |
