公开(公告)号：CN103268416B

公开(公告)日：2017-02-22

申请号：CN201310187534.5

申请日：2013-05-20

Applicant: 华北电力大学(保定)

Inventor： 刘兴杰 ,  郑文书 ,  岑添云

IPC: G06F19/00

Abstract: 一种基于STCP-BP的风速预测方法，所述方法首先利用目标预测点盛行风向的上风向邻域点的风速及风向信息，建立时空相关性预测模型，得到目标预测点的风速预测值；然后运用目标预测点的历史风速数据建立BP神经网络直接多步预测模型，得到目标预测点的未来多步风速预测值；最后将两种预测值进行平均组合预测，得到目标预测点风速的直接多步预测值。本发明在传统神经网络预测方法的基础上加入了上风向观测点的风速信息，既考虑了风速演变的时空相关特性，又采用统计方法实现多步预测，大大提高了风电场风速的预测精度。所述方法能够为调度部门制定和调整计划提供可靠的参考数据，从而减轻了风电的间歇性对电网的影响。

公开(公告)号：CN103268416A

公开(公告)日：2013-08-28

申请号：CN201310187534.5

申请日：2013-05-20

Applicant: 华北电力大学(保定)

Inventor： 刘兴杰 ,  郑文书 ,  岑添云

IPC: G06F19/00

Abstract: 一种基于STCP-BP的风速预测方法，所述方法首先利用目标预测点盛行风向的上风向邻域点的风速及风向信息，建立时空相关性预测模型，得到目标预测点的风速预测值；然后运用目标预测点的历史风速数据建立BP神经网络直接多步预测模型，得到目标预测点的未来多步风速预测值；最后将两种预测值进行平均组合预测，得到目标预测点风速的直接多步预测值。本发明在传统神经网络预测方法的基础上加入了上风向观测点的风速信息，既考虑了风速演变的时空相关特性，又采用统计方法实现多步预测，大大提高了风电场风速的预测精度。所述方法能够为调度部门制定和调整计划提供可靠的参考数据，从而减轻了风电的间歇性对电网的影响。