一種適用于分散式風電場的組合風電功率預測方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN201310071897.2 申請日 -
公開（公告）號 CN103268366B 公開（公告）日 2017-09-29
申請公布號 CN103268366B 申請公布日 2017-09-29
分類號 G06F17/50(2006.01)I;G06N3/02(2006.01)I 分類 計算；推算；計數;
發(fā)明人 楊俊友;崔嘉;劉勁松;王剛;張濤;朱鈺;邢作霞;井艷軍 申請（專利權）人 東北電力科學研究院有限公司
代理機構 沈陽智龍專利事務所（普通合伙） 代理人 遼寧省電力有限公司電力科學研究院;東北電力科學研究院有限公司;沈陽工業(yè)大學
地址 110006 遼寧省沈陽市和平區(qū)四平街39號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明提供一種適用于分散式接入的組合風電功率預測方法，包括如下步驟：步驟1，數據采集和預處理、步驟2，利用歸一化后的訓練樣本集和預測樣本集建立基于徑向基神經網絡的風速預測模型并預測分散風機點下一時刻風速和變化趨勢、步驟3，根據分散式風場地形、粗糙度、尾流影響等因素建立分散式風電場區(qū)CFD模型并外推出場區(qū)內每臺風機的預測風速、步驟4，通過采集分散式風場SCADA系統(tǒng)風機功率數據、步驟5，采用關聯(lián)系數；本發(fā)明首次提出雙層組合神經網絡分別對風速和功率進行預測。采取適合各自的有效地神經網絡類型進行分別建模，并將加入“改進”“變異”“淘汰”思想的改進微粒群算法對神經網絡進行優(yōu)化，可以有效提高建模的速度和精度，實現風速和功率的解耦。