基于预报风速修正和多模型融合的风电功率预测方法.pdf

基于低风速功率修正的超短期风电功率预测方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号CN117424229A (43)申请公布日2024.01.19 (21)申请号202311589380.2G06N3/0464(2023.01)

2024-01-18 约1.81万字 17页立即下载

短期风速-风电功率预测方法.pdf 短期风速一风电功率预测方法 张友鹏，叶爱贤，高锋阳，董唯光 (兰州交通大学自动化与电气T程学院，甘肃鼍州730070) 摘要：传统灰色风速预测模型累加处理时不能预测突变风速。使风电功率预测误差过大。采用数值逼近算法对传统灰色 GM(1，1)预测模型进行优化改进．以优化的灰色GM《1，1)预测模型对未来时段风速进行预测，突变风速预测误差降低了 34．3％。再将优化风速预测模型和时间序列动态神经网络相结合．构建出风电功率预测模型。

2017-05-24 约1.97万字 5页立即下载

一种多预测模型融合的风电功率预测方法及装置.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114884050 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202110163793.9 (51)Int.Cl.

2023-05-14 约2.38万字 19页立即下载

基于风速融合和NARX神经网络的短期风电功率预测.pptx 基于风速融合和NARX神经网络的短期风电功率预测 汇报人： 2024-01-22 CATALOGUE 目录引言 风速融合技术 NARX神经网络模型 基于风速融合和NARX神经网络的短期风电功率预测模型 实验结果与分析结论与展望引言 01 01 目前，国内外学者已经提出了多种风电功率预测方法，包括物理方法、统计方法和人工智能方法等。 02 物理方法基于数值天气预报数据，通过建立风电场和风机的物理模型进行预测，但精度受限于模型的准确性和输入数据的质量。 03 统计方法利用历史风电功率数据和气象数据，通过建立统计模型进行预测，但难以处理非线性关系和复杂的气象因素。 04 人工智能方法，如神经网

2024-06-16 约1.82千字 28页立即下载

基于风速变化特征的风电功率预测算法研究.docx 基于风速变化特征的风电功率预测算法研究一、引言随着全球对可再生能源的依赖性日益增强，风力发电作为其中的重要一环，其发展势头愈发明显。然而，风力发电的间歇性和不稳定性给电网的调度和运行带来了挑战。因此，对风电功率进行准确预测，对于提高电网的调度效率和稳定性具有重要意义。本文将针对基于风速变化特征的风电功率预测算法进行研究，以期为风电功率预测提供新的思路和方法。二、风速变化特征分析 风速的变化是影响风电功率预测的关键因素。风速的变化受到多种因素的影响，包括自然环境因素（如地形、气候等）和人为因素（如城市发展、工业活动等）。因此，对风速变化特征的分析需要从多个角度进行。首先，风速具有明显的季

2025-03-09 约4.59千字 9页立即下载

风速及风电功率短期预测方法研究的中期报告.docx 风速及风电功率短期预测方法研究的中期报告 1. 研究背景随着风电场的发展和风电装机容量的不断增加，风速及风电功率的短期预测成为提高风电场运行效率和经济性的重要方法之一。短期预测能够使风电场运营人员及时做出调整，最大限度地利用风能资源，减少风电场的风险和损失。目前，国内外对风速及风电功率的短期预测研究已经取得了一定的进展，但在实际应用中仍然存在一些问题，如精度不够高、预测时间太短或者太长等等。 2. 研究目标本研究旨在建立一种适用于风电场的风速及风电功率短期预测模型，以提高风电场的运行效率和经济性。具体研究目标如下：（1）通过对现有短期预测模型进行分析和比较，选定适用于风电场的预测模型，并

2023-10-16 约小于1千字 2页立即下载

基于多模型融合的短期风速预测研究.pdf 摘要能源消费与经济发展息息相关。当前，单一的能源结构已不足以支持经济高速增长，积极开发和利用环境友好型的可再生清洁能源至关重要，这将有助于解决经济发展与能源消耗、环境破坏之间的不平衡问题。在各种可再生能源中，风能因其分布广泛、清洁环保的特性而被广泛应用于风力发电行业。近年来，风电行业快速发展，已成为新能源发电领域的重要组成部分。但风速剧烈波动会直接导致风电功率突然变化，这不仅会降低风能转换效率，还会影响电网安全稳定运行。为避免这些问题阻碍风电行业的发展，对风速展开精准的预测工作刻不容

2025-03-09 约9.42万字 77页立即下载

基于多模型融合的短期风速预测研究.docx 基于多模型融合的短期风速预测研究一、引言随着可再生能源的日益重要，风能作为其中的重要组成部分，其利用与开发已经得到了广泛的关注。为了更好地利用风能，对风速进行准确的短期预测显得尤为重要。本文提出了一种基于多模型融合的短期风速预测方法，旨在提高预测精度和稳定性。二、研究背景及意义 风速预测对于风力发电的调度、电网的稳定运行以及风电设备的维护都具有重要的意义。然而，由于风速的随机性和时变性，准确预测风速一直是一个具有挑战性的问题。传统的单一模型预测方法往往难以满足实际需求。因此，研究一种能够提高预测精度和稳定性的风速预测方法具有重要的理论和实践价值。三、多模型融合方法 本文采用的多模型融合

2025-02-20 约3.93千字 8页立即下载

基于RF-TCN-SA的风电功率超短期预测及误差修正方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号CN117408369A (43)申请公布日2024.01.16 (21)申请号202311211682.6G06N3/048(2023.01)

2024-01-14 约1.88万字 17页立即下载

基于案例推理的特殊天气风电功率预测数据修正方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114881360 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210626792.8 (22)申请日 2022.06.05 (71)申请人南京理工大学地址 210094

2023-05-18 约1.04万字 10页立即下载

一种基于误差修正的短期风电功率集成预测方法及系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113361761 A (43)申请公布日 2021.09.07 (21)申请号 202110608220.2 (22)申请日 2021.06.01 (71)申请人山东大学地址 25

2023-06-17 约1.96万字 20页立即下载

风电功率预测模型.doc 第一页答卷编号：论文题目：A题 风电功率预测问题指导教师：参赛学校：报名序号：证书邮寄地址：（学校统一组织的请填写负责人）第二页答卷编号：阅卷专家1 阅卷专家2 阅卷专家3 论文等级 A题 风电功率预测问题摘要风能是一种可再生、清洁的能源，风力发电技术的进一步研究和开发对解决能源危机、缓解环境压力以及提升经济发展水平具有重大的意义。据此，本文通过建立一系列数学模型来研究和探索风电功率的预测以及提高预测精度问题。针对第一问，本文提出指数平滑法、小波神经网络以及时间序列ARMA三种预测模型对

2016-04-01 约1.96万字 35页立即下载

【基于EC-LSSVM模型的风速预测方法】.docx 基于EC-LSSVM模型的风速预测方法综述第二章的研究分析表明，由于LSSVM模型的预测精度还达不到更高的水准，也没有达到风速预报的条件，接下来我们将会对这一模型作出改进，让他进一步提高短期风速预报的准确性。 EC-LSSVM模型的风速预测流程 EC-LSSVM模型在采集的风速数据中，由于受到他本身和外部的两种因素，使得数据具有线性、非均质、容易突变并且噪声大的特点，为此我们很难估计出风速。根据本文第二章的分析，尽管LSSVM模型可以实现风速的短期预测，但预测误差相对较高，且预测精度不令人满意。因此，本章对LSSVM模型进行了改进，与此同时采用了一些效果更佳的风速预测方法，进一步提高此模型的

2024-12-16 约2.53千字 7页立即下载

基于深度学习的风电功率预测方法.pdf 摘要近年来，工业经济面临新形势，能源消费结构纵深推动绿色低碳发展，风力发电作为绿色电力的主力军，逐渐受到各国的青睐。但是风力在使用时并不可以随用随取，它有着很多不确定的因素，容易受到天气、季节的影响而发生改变，使得风力发电功率呈现不稳定、波动性等特性，从而产生与电力消耗不匹配等问题，所以如何能够准确的预测风的功率，使得风力和电力之间默契配合，以此促进电力系统的平稳运行，成了目前亟待解决的世界性问题。为此，本文提出研究短期风功率预测，其具有很好的工程实用价值，具体内容如下：（1）针对传统物理机理驱动预测风电功率的方法中单一模型存在预测结果精确度欠佳、泛化能力弱的问题，提出一种基

2024-11-28 约9.81万字 65页立即下载

基于注意力机制与神经网络融合的短期风电功率精准预测模型研究.docx 基于注意力机制与神经网络融合的短期风电功率精准预测模型研究一、引言 1.1研究背景与意义 1.1.1研究背景在全球积极应对气候变化、大力推动能源转型的时代背景下，风能作为一种清洁、可再生的能源，在能源结构中占据着愈发重要的地位。国际能源署（IEA）的相关报告指出，近年来全球风电装机容量持续攀升，众多国家纷纷制定了宏伟的风电发展目标，旨在提高风电在能源结构中的占比。中国同样在风电领域取得了令人瞩目的成就，截至2023年，我国风电装机容量已突破3.5亿千瓦，稳居全球第一，占全球总装机容量的近40%，风电发电量也在全国发电总量中的占比逐年提高。尽管风电发展前景广阔，但风能自身存在

2025-03-12 约2.91万字 25页立即下载