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风电场超短期风功率预测问题研究

作者:易跃春 马月 王霁雪 李桂敏 秦潇 陈文凯超短期功率预测人工神经网络法风力发电

摘要:以河北省某实际风电场为例,选取风电机组历史功率数据、风速以及数值天气预报的风速和风向作为输入因子,采用人工神经网络法对风电场超短期功率预测问题进行研究。研究结果显示,输入因子的差异性对风功率预测结果影响较大。另外,风电机组历史数据对功率预测结果的影响随时间增加而减小,进行3h以上风电场功率预测时预测结果精度在很大程度上依赖数值天气预报数据精度。

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水力发电

《水力发电》(CN:11-1845/TV)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《水力发电》的读者对象主要是从事水电规划、勘测、设计、施工、科研、监理、生产运行和建设管理等方面的人员,以及大专院校师生。《水力发电》已成为国内外读者了解我国水电建设的重要窗口。

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