基于PSO-BP神经网络的风电功率备用容量估计模型

摘要

针对风电波动性和随机性对电网调度带来影响,文中提出一种基于神经网络的风力发电功率备用容量估计模型.该模型通过粒子群算法优化BP神经网络中各连接层之间的权值来提高对未来风力发电的功率值的预测,并利用皮尔逊相关系数提取与预测误差正相关的影响因素,再使用多元线性回归方法将提取的影响因素关联起来进行风电功率的备用容量的计算.文中通过公开的比利时风电场实际运行数据进行算例分析,仿真结果表明有80％的预测误差在该模型的估计区间内,进一步验证了该模型的有效性.