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1风电场发电功率的预测分析案例风电场发电功率的预测分析案例 1 11.2基于风速功率曲线的预测 11.3基于历史数据的直接预测 2基于BP神经网络的 基于支持向量机的预测 31.2基于风速功率曲线的预测式中，P为风力机的输出功率(KW);Cp是风力机的风能利用系数；A是风力机的扫风面积(m²),p为空气密度(kg/m³),v为风速(m/s)。由式(4-1)可以看出，风电输出功率与风速的三次方成正比关系，所以当2已知风速数据的情况下，我们再代入风轮机参数，然后根据风速功率预测曲线11日00:00到5月13日24:00的发电功率数据作为训练样本集，每隔15分钟取样一次，用5月14日00:00到24:00一日96个时刻的发电功率数据作为预测验测时刻前8个时刻的发电功率数据，输出时刻均为该时刻的预测数据。3用平均相对误差(MAPE)对其精度和性能进行评价，通过计算我们得出BP网络的发电功率预测模型的MAPE:误差计算结果在40%以内。BP神经网络24h功率数据对比 ----仿真功率图4-2BP神经网络预测96个时刻功率数据对比基于支持向量机的预测功率数据的时间序列P(t),t=1,2,.…m,第t时刻的风速数据P(t)可以由{(t-1),(t-2),….(t-8)}BP神经网络相比较，二者输入数据矩阵维度不同。选择径向基核函数并设置参验证对两个参数gam和sig2进行寻优，然后对发电功率进行预测。预测得到的仿真实验结果如图4-3所示。从图4-3可以看出，支持向量机预测结果拟合效果得出LS-SVM的发电功率预测模型的MAPE:24h功率数据对比0 图4-3支持向量机预测96个时刻发电功率数据对比如图4-4所示。我们可以发现，除了个别数据与原始实测数据差别较大之外，两种方法的预测数据与原始数据拟合都比较好，5不同方法预测24h功率数据对比时刻 实际功率……SVM仿真功率-----BP仿真功率表4-1对两种方法的误差进行对比分析，可以发

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