基于马尔科夫链对BP神经网络法残差修正模型的短期风电功率预测

风电功率预测对大规模风电并网运行有重要意义。建立基于马尔科夫链对BP神经网络法残差修正模型的短期风电功率预测,通过对训练样本的学习,利用BP神经网络法进行风电功率初步预测,同时得到了实测值与预测值的相对误差;在此基础上利用马尔科夫链通过滚动预测对相对误差进行修正,有效地提高了预测结果的精度。并将该模型应用于某风电场的风电功率预测中,结果表明了此模型的可行性,并为风电功率预测提供了新的途径。