目前风电功率预测方法主要有物理建模、统计建模、人工智能算法建模三类。传统的物理、统计建模方法由于物理数据收集、参数选择难度较大,处理大量数据的能力较弱,难以建立精确确的预测模型,所以在实际应用中通常采用人工智能算法对风功率预测进行建模。

物理模型预测方法与数据模型预测方法是目前针对风力发电功率预测的两大主要方法。物理模型预测方法主要考虑数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)及其他多种因素的影响。基于该方法的风力发电功率预测需要较多的参数,如历史数据、地形地貌、气象数据等,导致其在短期预测能力上

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

到目前为止,在风力发电日前预报领域还缺乏这样的比较。因此,本文将一种新的基于改进LSTM的深度学习方法应用于风电功率的预报,并通过与其他传统模型以及神经网络模型的比较,综合评估了该方法在风电功率预报中的有效性。

本发明属于风电发电能力预测技术领域,具体涉及一种耦合气象信息与emd数据处理技术的风电发电能力预测方法。背景技术： 目前,我国对于清洁能源消纳能力的需求与日俱增,对于如何进一步将更大容量的清洁能源电源纳入电网,与传统电源进行有效的协同运行、调度也提出了一系列的问题。

精确的风电中长期电量预测结果可以为风电并网后电网制订电源调 配计划、设备检修计划及中长期发电计划等提供重要依据。 论文从基本理论、主要方法、难点及趋势等方面对目

风能的利用率,阻碍了风力发电的发展。而对风电 场进行精确的风电功率预测,有助于进行合理的风 电规划,进而提高风能利用率,因此,具有重要的 研究意义。 目前,风电功率预测的主要方法有物理法、统 计法和学习法。物理法主要根据数值天气预报来预

1月30日下午,中国电力企业联合会发布《2023-2024年度全方位国电力供需形势分析预测报告》（以下简称《报告》）。《报告》预测,2024年全方位年全方位社会用电量9.8万亿千瓦时,比2023年增长6%左右。预计2024年新投产发电装机规模将再超3亿千瓦, 新能源 发电累计装机规模将首次超过煤电装机规模。

型应用粒子群优化（PSO）算法对ANFIS参数训练以达到最高优预测效果；最高后通过实际分布式风电机组的运 行数据对所提出的混合智能模型进行评估

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

华北电力大学硕士学位论文摘要风电场风速及风电机组发电量的短期预测已经成为国内外共同关注的问题。风电场风速和发电量的较精确预测,可以调整调度计划,有效减轻风电对整个电网的不利影响等。目一前用于风速短期预测的方法主要有数值天气预报和直接统计方法。本文首先采用006年3月到

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

揭秘风电预测：基于KELM算法的风电回归预测实践 作者：菠萝爱吃肉 2024.03.28 20:24 浏览量：9 简介：本文将深入探讨如何利用核极限学习机(KELM)算法实现风电发电量的回归预测。我们将从数据准备、预处理、核函数选择到模型训练等各个环节进行详细说明

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

摘要： 针对影响风电中长期预测的气象,地理等因素众多且复杂,及无法解决长期依赖时间序列的问题,提出一种基于多维特征融合网络(multi-dimensional feature fusion network,MFFN)和长短期记忆(long and short term memory,LSTM)的预测方法—多维特征提取(feature

针对传统物理机理驱动预测风电功率的方法存在预测结果精确确度欠佳、泛化能力弱的问题,提出一种基于注意力机制的VMD-CNN-LSTM短期风电功率预测方案。首先采用变分模态分解算法将风电功率序列分解并进行重构。然后利用注意力机制对每个特征分配不同权重。