1、隨著不可再生燃料的日趨枯竭和環(huán)境污染的日益加重，發(fā)展風能等清潔、可再生資源已在全世界范圍內(nèi)受到重視。然而，風能屬于低能量密度資源且自身具有波動性和不穩(wěn)定性等特點，又由于風力發(fā)電機組的輸出功率和風速的三次方成正比，風力發(fā)電機組的輸出功率具有一定的波動性和不穩(wěn)定性不可避免。不穩(wěn)定的風電接入會對電網(wǎng)的穩(wěn)定運行、電力系統(tǒng)安全以及電能質量的保證帶來巨大的挑戰(zhàn)。對風電功率預測的研究，是解決這一問題的有效途徑，具有較高的實際意義。
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2、針對目前非線性預測應用最為廣泛的BP神經(jīng)網(wǎng)絡和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡做了論述和風電場功率預測建模研究，并利用西北某省風電場歷史運行機組數(shù)據(jù)和NWP氣象預報數(shù)據(jù)做了實測研究和缺陷分析。在此基礎上，提出了應用粒子群算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行優(yōu)化的研究策略。實測效果表明，經(jīng)過粒子群優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡具有更高的預測精度和應用價值。最后，本文在軟件工程思想的指導下，以面向對象程序設計思想為原則，運用J2EE技術平臺對風電場功率預測系統(tǒng)進行了軟件設計開發(fā)。本文