风功率预测的准确性对优化电力系统调度、促进新能源消纳与增强电力系统稳定性有重要意义.针对风功率预测准确度问题,提出了一种基于经验模态分解与径向基神经网络的短期风功率预测方法.首先,采用小波变换对风功率历史数据进行去噪处理,利用经验模态分解将去噪后的历史数据分解为多个模态分量序列.然后,在考虑多种气象因素的条件下分别构建径向基神经网络对各分量序列进行分项预测.最后,叠加各网络输出得到预测结果.基于张家口某风电场的风功率与气象数据,以均方根误差和平均绝对百分误差作为评价指标对本算法进行测试.结果表明,分解后的风功率分量序列具有较强的规律性,预测精确度高于其他4种传统预测算法,证明了本算法的有效性.
风功率预测 经验模态分解 径向基神经网络 小波变换