基于动态神经网络时间序列的风电功率短期预测

近年来,随着我国的风电发展的突飞猛进,对风电场功率进行实时预测具有重要意义,但大气和电场的地形地貌等自然因素导致风电功率的不可控性。本文利用动态神经网络的反馈记忆特性,采用基于NAR动态神经网络对风电功率进行时间序列短期预测,准确率高达93.7%,证明该模型能有效提高风电功率实时预测的准确性,可改善风电联网运行性能,为电力生产和调度提供良好的条件。