本发明公开了一种面向大规模风电接入的发电能力预测方法及相应的信息管理系统。该方法包括：根据风电场的风速历史数据库和物理模块仿真数据库得到原始数据集,进行离线小波去噪,并按照月份进行归一化处理,得到多组训练数据,训练不同的神经网络模型；根据实时风速数据计算神经网络
基于数据挖掘的风电功率预测特征选择方法 李俊卿,李秋佳,石天宇,郭晋才 （华北电力大学电气与电子工程学院,河北保定071000） 摘要：输入特征向量的选择是建立风电功率预测模型中至关重要的第一名步,但由于风电机组的待选监测量
风电功率预测的分类方式有很多,大体总结有以下分类方式(如图1所示)：1、按照预测的物理量可分为：预测风速输出功率和直接预测输出功率;2、按照数学模型可分为：持续预测、时间序列模型预测、卡尔曼滤波法和神经网络的智能方法预测;3、按照输入数据
仿真结果显示该模型对风向预测的误差93%都在5 之内。(2)针对目前采用风向标测风的风力发电机组所存在的测误差大的问题,本文提出通过加入修正补偿角的方法来降低风向标测风的误差,由于风向标测风误差大而设置的自动偏航控制的容差角也相应的减小。
💥1 概述 文献来源： 摘要：对任意来流条件下的风电场发电功率进行精确预测,是提高电网对风电接纳能力的有效措施。针对大型风电场的功率预测采用单点位风速外推预测代表性差的局限,提出基于高斯混合模型(GMM)聚类的风电场短期功率预测方法。
性故障,提醒现场工程师注意防范和提前制定相应的检 修计划,对降低风电机组的突发性停运概率、提高风电机组 的安全方位运行和整个风场的生产效率具有重要的意义． 对风电机组进行状态监测可以通过对相关的振动信号 进行分析,但额外安装振动传感器等往
风电功率预测结果的精确性,不仅关系到风力发电厂的综合运行效率,也与区域运行成本具备直接联系,基于BP神经网络、LSTM、GRNN实现风电功率预测。 经过实例分析,证明设计的方法对风电功率的预测结果误差均在最高优误差范围内,预测的数值具有更高的价值。
泛的关注。文中较为全方位面地综述了国内外对风电功率预测的研究现状,着重从风电预测基本理论、风电预测方法 和风电预测热点研究问题3个方面展开,主要介绍了确定性风电预测、概率性风电预测、风电爬坡事件预测、大数 据和深度学习方法等方面的研究
3.如权利要求1所述一种区域中长期风电发电量概率预测方法,其特征在于：所述步骤（1）参考风电场的选取方法包括：（1）空间相关性法选取参考风电场,考虑风电场以及与之相近几个地点的多组风电发电量数据,运用各个风电场风电发电量与区域总风电发电量
风电功率预测技术是风电产业平稳发展的重 要支撑。传统风电功率预测技术主要分为两类：一类是基 于物理方法的预测；另一类是基于历史数据的预测。本文采用了基于历史数据的风电功率预测方法。该方 法的基本前提是假定风电功率变化与历史数据存在
高效消纳以及发电能力提升等应用领域的不断深 化,近年来风电功率预测技术的支撑能力 和应用水 平均取得了长足的进步的步伐。在预测精确度方面,通过 对数值天气预报核心技术的完善和风功率转换模型 的优化,控制预测误差(国际上区域级短期风电功率
因此,电网消纳能力是制约风电发展的最高主要因素。结合我国当前运行实际,以风电发电量占全方位部发电量的10%作为消纳条件,饱和年可消纳风电装机规模约为7亿千瓦。 （六）太阳能发展能力 我国陆地表面年太阳辐射能约相当于17000亿吨标煤。
由于风力发电存在很大的不确定性,概率区间预测提供了一种独特的方法来评估和量化风能并入电力系统可能产生的潜在影响和风险。 本文提出了一种新颖的多目标下上限估计方
风电发电计划跟踪控制策略是对风电场下一时刻（k时刻）的输出功率进行超短期预测,根据风电场发电计划和预测功率之间的偏差,制定储能系统的期望发电值。图2是风电发电计划跟踪控制策略的框图。 图2 风电发电计划跟踪控制策略的框图Fig.2 Diagram of
《风光新能源发电先进的技术预测技术》杨明 于一潇 李梦林,出版于2023-12-01,中图网为您提供正版《风光新能源发电先进的技术预测技术》价格、内容简介、全方位书目录、读者书评等信息。上中图网,买便宜老版书。100万种正版图书,超低特价优惠！
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