湖北山区复杂地形条件下风电功率预报算法研究

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成果类型：

期刊论文

论文标题(英文)：

Research on Wind Power Prediction Algorithm Under Complicated Terrain in Mountainous Area of Hubei Province

作者：

许沛华;陈正洪;孙延维;王必强;简仕略

作者机构：

华中师范大学人工智能教育学部教育信息技术学院

[简仕略; 王必强; 陈正洪] 湖北省气象服务中心

[孙延维] 湖北第二师范学院计算机学院

[许沛华] 华中师范大学人工智能教育学部教育信息技术学院<&wdkj&>湖北省气象服务中心

语种：

中文

关键词：

复杂地形;风电场;功率预报;softmax集成预报;合格率;大数据分析

期刊：

干旱气象

ISSN：

1006-7639

年：

2021

卷：

期：

页码：

524-532

DOI：

10.11755/j.issn.1006-7639(2021)-03-0524

基金类别：

科技部国家重点研发计划（2018YFB1502801）；湖北省气象局2021年度省科技发展基金重点项目（2021Z08）共同资助；

机构署名：

本校为第一机构

院系归属：

教育信息技术学院

摘要：

利用湖北省3个风电场2018年5月至2019年12月的数值天气预报、测风塔观测风速、电站实况功率资料,首先将数值模式预报输出结果输入到物理法、偏最小二乘法、神经网络法3种功率预报模型中,然后结合风电场实际测风数据对风速和功率曲线进行滚动订正和建模,再输入到上述3种功率预报模型中。在此基础上,提出softmax集成预报算法,对上述6种预报算法优选出3种预报准确率最高的算法进行集成预报,结果表明该算法较均值法集成预报每个月的合格天数提升1～3 d。

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