摘要：. 目前,可再生能源的发展得到的世界各国的高度重视,以风电为首的低碳清洁能源在电网中的比例越来越高,并且有进一步发展的趋势.但是,相较传统能源发电形式,风力发电的成本仍相对较高.因此,分析机组发电性能,提升机组发电能力,可以提升风场运行效率

在实际运行中,影响风电机组年发电量的因素有：风频分布、功率曲线、可利用率、驱动链效率、上网损失等。 在上网损失一定、机组型号和机位选定的情况下,故障停机小时数的多少直接影响了机组可利用率。 而随着机组稳定运行,及时地故障处理、维护保养,可利用率可以得到有效确保。 因此,在风电场机组稳定运行的前提下,对发

本文基于风电场运行大数据,采用人工智能方法研究了风电机组功率预测、性能优化,以及不同功率点机组功率提升。 研究主要内容包括:对于风场历史数据的特征工程,基于统计学算法对数据进行预处理、特征筛选以及降维分析。