摘要：风速变化的随机性使得风电并网成为当今制约风电发展的瓶颈问题。如能预测风速,并提高风速预测精度,能够有助于调度部门对风电场积极进行规划和调度,减轻风电并网对电力系统产生的不利影响。用卡尔曼滤波算法建立数据滤波模型,对原始风速数据进行一级处理,去除测量误差和系统误差;再用改进的BP小波神经网络建立风速预测仿真模型;利用卡尔曼滤波后的风速数据进行风速预测,预测结果与BP神经网络风速预测方法的预测结果对比。对比结果表明该算法预测精度高,说明该算法在处理非平稳随机数据方面具有较好的应用前景。

关键词：卡尔曼 滤波 小波神经网络 风速预测 

单位：上海电机学院电气工程学院 上海200240