收稿日期
：
基金 项 目
：
上海市自然科学基金项目资助
（
）；
上海市教育委员会科研创新项 目 资 助
（
）；
上 海 市 教 育
委员会重点学科资助
（
）
作者简介
：
王永翔
（
），
男
，
硕士生
，
主要研究方向为近海风电场风电功率预测
，
：
＠
指导教师
：
陈国初
（
），
男
，
博士
，
教授
，
主要研究方向为风电功率预测技术
，
：
＠
文章编号
（
）
基于
神经网络的短期风电功率预测
王永翔
，
陈国初
，
张
鑫
（
上海电机学院电气学院
，
上海
）
摘
要
：
为了提高风电功率的预测 精 度
，
研究了一种基于粒 子 滤 波
（
）
与 径 向 基函 数
（
）
神经网络相结合的风电功率预测方法
。
使用
算法对历史风速数据进行滤波处理
，
将处 理后的 风
速数据结合风向
、
温度的历史数据
，
归一化后构成风电功率预测 摸 型的 新 的 输入 数 据
；
利 用 处 理后
的新的输入数据和输出数据
，
建立
神经网络预测 摸型
，
预测 风电场 的输出 功率
。
仿真 结 果
表明
，
使用该预测摸型进行风电功率预测
，
预测精度有一定的提高
，
连续
功率预测的平均 绝对
百分误差达到
，
均方根误差达到
。
关键词
：
粒子滤波
；
径向基函数
；
神经网络
；
功率预测
；
风力发电
中图分类号
：
；
文献标志码
：
Short-Term Wind Power Prediction Based o n PF-RBF Neural Network
WANG Yon
g
xian
g
，
CH EN Guochu
，
ZHANG Xin
（
，
，
，
）
Abstra ct
：
，
（
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（
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，
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；
；
第
卷 第
期
年
上 海 电 机 学 院 学 报
资源评论
