风电功率短期预测：基于NWP修正的BP神经网络方法

"这篇硕士学位论文主要探讨了基于数值天气预报NWP修正的BP神经网络在风电功率短期预测中的应用。作者蔡祯祺在导师黄民翔的指导下，针对风电功率预测这一关键问题进行了深入研究，旨在提高风电并网、运行和消纳的效率。 论文首先介绍了风电功率预测的主要方法和国内外的研究进展，强调了高精度预测对于电网调度和电力系统运行的重要性。通过分析实际风电场的数据，建立了风电机组的风速-功率模型，考虑了影响风电机组输出功率的各种因素，并采用多项式和傅里叶级数对风速-功率曲线进行拟合，以更准确地描述风力发电机的工作特性。 接着，论文利用BP神经网络构建了风电功率短期预测模型，该模型利用历史风能信息、天气预报数据作为输入，预测未来72小时的风电输出。作者特别关注了数值天气预报NWP的风速序列特性，发现NWP预报的风速与实际风速之间存在一定的误差规律。通过神经网络的自学习功能，对NWP预报的风速进行校正，从而提高风速预报的准确性。 在实证研究部分，论文展示了在原始NWP风速预报精度较低的情况下，经过修正的BP神经网络预测风电功率的精度显著提升。此外，论文还探讨了全风电场输出功率的预测方法，为实际操作提供了参考，并对未来的研究方向进行了展望。 关键词涉及：风力发电、风电功率短期预测、曲线拟合、数值天气预报、BP神经网络、风速序列修正、预测误差。" 这篇论文的核心知识点包括： 1. 风电功率预测方法：如多项式和傅里叶级数的风速-功率曲线拟合，以及BP神经网络的短期预测模型。 2. 数值天气预报NWP在风电预测中的应用：分析NWP风速预报的误差规律，并通过神经网络进行校正。 3. 风速序列修正：利用神经网络改善NWP风速预测的准确性，提高风电功率预测的精确度。 4. 风电场全场输出功率预测：探讨了全风电场的预测方法，为风电场的管理和电网调度提供支持。 这些研究对于优化风电并网、提高电力系统运行效率和经济性具有重要意义，也为后续的理论研究和实践应用提供了有价值的参考。