【技术实现步骤摘要】
【技术保护点】
一种考虑天气因素和风速连续性的风电场输出功率预测方法，其特征是：包括以下步骤：(1)获取风电场所处地区的历史天气信息、预测日的数值天气预报信息，并将天气信息进行归一化处理；从电网调度中心的能量管理系统获取风电场的历史输出功率信息，由此获得训练BP神经网络的原始样本集合；(2)依据相似天气识别方法，找到与预测日天气情况相似的相似日，并将相似日前一日的风速曲线和此风速曲线后一日的风电场输出功率作为训练BP神经网络的初始样本集合；(3)在初始样本集合中，依据分段线性化相似风速曲线识别方法，找到与预测日前一日风速曲线相似的风速曲线，并将该风速曲线和此风速曲线后一日的风电场输出功率作为训练BP神经网络的最终样本集合；(4)利用最终样本集合训练BP神经网络，将风速曲线作为BP神经网络的输入，BP神经网络的输出为风速曲线后一日的风电场输出功率，运用BP神经网络进行预测，具体为将预测日前一日的风速曲线作为输入，则BP神经网络的输出即为预测日的风电场输出功率预测值。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：杨佳俊，雷宇，龙淼，王振华，韩涛，郭智，
申请(专利权)人：国家电网公司，国网山东省电力公司莱芜供电公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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