本文關鍵詞：基于改進CFD與小波混合神經網(wǎng)絡組合的風電場功率預測方法　出處：《電網(wǎng)技術》2017年01期 　論文類型：期刊論文

  更多相關文章： 功率預測 組合方法 計算流體力學 小波混合神經網(wǎng)絡 尾流模型

【摘要】：風的間歇性和時變性制約電力系統(tǒng)能量平衡,準確的風電功率預測有助于電網(wǎng)減小旋轉備用、合理制定檢修計劃。為減小預測誤差,提出一種基于多計算流體力學(computational fluid dynamics,CFD)模型的新型風電場組合功率預測方法。首先,利用小波混合神經網(wǎng)絡對數(shù)值天氣預報降尺度;其次,提出了考慮多重尾流的風電場物理CFD模型,并建立了根據(jù)測風塔風速外推各臺風電機組風速的加速比相關系數(shù);最后,提出了僅考慮自由流場和帶有激盤模型的變權重組合流場模型。實際算例仿真證明,所提出的預測方法更準確地反映了風電場實際運行狀態(tài),有效提高了預測準確性。
[Abstract]:The intermittent wind and time-varying control energy balance of power system, accurate wind power forecasting helps to reduce power spinning reserve, making reasonable maintenance plan. In order to reduce the prediction error, which based on computational fluid dynamics (computational fluid dynamics, CFD) model of wind power prediction method of combination model. First of all, downscaling of numerical weather prediction using hybrid wavelet neural network; secondly, puts forward the physical model of multi CFD wind farm considering wake and established with correlation coefficient according to the ratio of wind tower wind speed wind turbine wind speed extrapolation; finally, the variable weight combination flow model considering only the free flow and with actuator disk model the actual numerical simulation prove that the proposed prediction method can more accurately reflect the actual operation state of wind farm, effectively improve the prediction accuracy.

【作者單位】： 沈陽工業(yè)大學電氣工程學院;沈陽工業(yè)大學信息科學與工程學院;東北電力大學電氣工程學院;
【基金】：國家電網(wǎng)公司科技項目(DKYKJ[2012]001-1)~~
【分類號】：TM614
【正文快照】： 測方法更準確地反映了風電場實際運行狀態(tài),有效提高了預測準確性。0引言風電本身所特有的間歇性和不確定性增加了對電網(wǎng)計劃和調度的難度,風電功率預測有助于電力系統(tǒng)的功率平衡和經濟調度。目前風電功率預測準確性尚不能完全滿足電力系統(tǒng)調度要求,因此,進一步研究提高風電功

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本文編號：1388377