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风电场超短期风功率预测问题研究被引量：7: 2013年; 以河北省某实际风电场为例,选取风电机组历史功率数据、风速以及数值天气预报的风速和风向作为输入因子,采用人工神经网络法对风电场超短期功率预测问题进行研究。研究结果显示,输入因子的差异性对风功率预测结果影响较大。另外,风电机组历史数据对功率预测结果的影响随时间增加而减小,进行3 h以上风电场功率预测时预测结果精度在很大程度上依赖数值天气预报数据精度。; 易跃春马月王霁雪李桂敏秦潇陈文凯; 关键词：风力发电

风电场短期风功率预测研究及应用实例分析被引量：2: 2013年; 以河北省某风电场为例，结合所在省气象局提供的数值天气预报成果、历史风电机组运行数据研究风电场短期风功率预测技术。预测误差分析结果显示，2012年该风电场的短期风功率预测月均方根误差范围大概在0．117．0．235之间。通过比较实测风速和数值天气预报风速，发现数值天气预报风速月平均相对误差为0．388—0．552，导致预测功率相对误差达1．674～2．753。风功率预测模型引起的预测功率误差介于0．0641．0．2817之间。风电场风功率预测误差的主要来源是数值天气预报风速误差，由预测模型引起的误差也不能忽视。; 彭加立马月李霸军; 关键词：误差分析风电场

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马月