电网技术

2017, v.41;No.398(01) 79-85

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基于改进CFD与小波混合神经网络组合的风电场功率预测方法
New Method of Combined Wind Power Forecasting Based on Improved CFD and Wavelet-HNN Model

崔嘉;杨俊友;杨理践;高凯旻;宋志成;高子昂;

摘要(Abstract):

风的间歇性和时变性制约电力系统能量平衡,准确的风电功率预测有助于电网减小旋转备用、合理制定检修计划。为减小预测误差,提出一种基于多计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD)模型的新型风电场组合功率预测方法。首先,利用小波混合神经网络对数值天气预报降尺度;其次,提出了考虑多重尾流的风电场物理CFD模型,并建立了根据测风塔风速外推各台风电机组风速的加速比相关系数;最后,提出了仅考虑自由流场和带有激盘模型的变权重组合流场模型。实际算例仿真证明,所提出的预测方法更准确地反映了风电场实际运行状态,有效提高了预测准确性。

关键词(KeyWords): 功率预测;组合方法;计算流体力学;小波混合神经网络;尾流模型

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家电网公司科技项目(DKYKJ[2012]001-1)~~

作者(Author): 崔嘉;杨俊友;杨理践;高凯旻;宋志成;高子昂;

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DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2016.0734

参考文献(References):

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