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基于XGBoost-GRNN算法的分段式风功率预测
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作者 李进友 李媛 +2 位作者 黄露秋 王海鑫 李超然 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第10期3831-3845,共15页
针对风电大数据背景下风电机组功率预测准确性、预测功率曲线契合率低等问题,提出一种基于XGBoost-GRNN的风功率预测算法,建立考虑分段式风电数据的风电机组功率预测模型。首先,提出基于风电机组运行状态特征、风速分布模型的SCADA数据... 针对风电大数据背景下风电机组功率预测准确性、预测功率曲线契合率低等问题,提出一种基于XGBoost-GRNN的风功率预测算法,建立考虑分段式风电数据的风电机组功率预测模型。首先,提出基于风电机组运行状态特征、风速分布模型的SCADA数据分段划分方法,并基于数据多维度分析构建功率关联指标架构。其次,提出一种基于改进极端梯度提升(XGBoost)变量的广义神经网络(GRNN)联合风电机组分段式功率预测算法,以获取准确性较高、误差较小的功率预测值。进一步,基于预测偏差、曲线契合率等指标评估所提预测模型的预测性能。最后,以内蒙古塞罕坝风电场20台风电机组为例进行实验分析,结果表明:与传统预测方法相比,所提方法R^(2)均值至少提高了0.0101;与全段数据预测相比,分段式预测R^(2)提高了0.0084。所提模型预测曲线契合率为0.9184,相比其余4种模型预测曲线契合率至少提高了0.036。 展开更多
关键词 风电大数据 电机组 极端梯度提升 广义神经网络 分段式功率预测算法
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风电场运行数据分析 被引量:14
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作者 郭丹 朴在林 +3 位作者 胡博 张志霞 吕强强 梁永志 《电网与清洁能源》 北大核心 2016年第4期93-98,125,共7页
为了挖掘风电大数据蕴含的深层信息,探索风电场生产运行的规律,科学指导风电场生产经济运行,开展风电场运行数据分析研究,以风电场风力发电机组SCADA系统运行数据为主要研究对象,以电力大数据分析为基本思路,以计量经济学和统计学为主... 为了挖掘风电大数据蕴含的深层信息,探索风电场生产运行的规律,科学指导风电场生产经济运行,开展风电场运行数据分析研究,以风电场风力发电机组SCADA系统运行数据为主要研究对象,以电力大数据分析为基本思路,以计量经济学和统计学为主要研究方法,提出了风电场大数据分析的层次结构,归纳了风电场数据分类框架结构,分析了风电场风力发电机不同参数的运行特性,在数据分析的基础上验证了时下风电产业热点研究方向的研究必要性。 展开更多
关键词 电场运行 力发电机 数据分析 风电大数据
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基于知识图谱技术的风电数据管理与应用研究 被引量:15
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作者 吕梦平 段斌 +1 位作者 蒋海辉 邓栋 《电力系统保护与控制》 CSCD 北大核心 2021年第6期167-173,共7页
随着我国风电领域的发展,行业内产生的相关数据在来源和数量上都达到了一个新的高度。这些数据被分散在各个业务系统中,若能对其进行统一管理并应用,则对行业具有积极作用。提出了一种用知识图谱管理风电数据的方法。首先,从多源风电数... 随着我国风电领域的发展,行业内产生的相关数据在来源和数量上都达到了一个新的高度。这些数据被分散在各个业务系统中,若能对其进行统一管理并应用,则对行业具有积极作用。提出了一种用知识图谱管理风电数据的方法。首先,从多源风电数据中抽取出实体、关系、属性等知识图谱元素。在此过程中,分别给出了针对结构化与非结构化数据的抽取方法。其次,将得到的元素在图形数据库Neo4j中构建出了风电数据全景知识图谱,实现了不同类型、业务数据间的贯穿统一。最后,通过故障推理、业务查询等典型案例与传统的基于关系型数据库的数据管理模式作对比,结果显示提出的方法具有较好的运用效果。 展开更多
关键词 风电大数据 知识图谱 Neo4j图形数据 故障推理 业务查询
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Characteristics for wind energy and wind turbines by considering vertical wind shear 被引量:8
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作者 郑玉巧 赵荣珍 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第6期2393-2398,共6页
The probability distributions of wind speeds and the availability of wind turbines were investigated by considering the vertical wind shear. Based on the wind speed data at the standard height observed at a wind farm,... The probability distributions of wind speeds and the availability of wind turbines were investigated by considering the vertical wind shear. Based on the wind speed data at the standard height observed at a wind farm, the power-law process was used to simulate the wind speeds at a hub height of 60 m. The Weibull and Rayleigh distributions were chosen to express the wind speeds at two different heights. The parameters in the model were estimated via the least square(LS) method and the maximum likelihood estimation(MLE) method, respectively. An adjusted MLE approach was also presented for parameter estimation. The main indices of wind energy characteristics were calculated based on observational wind speed data. A case study based on the data of Hexi area, Gansu Province of China was given. The results show that MLE method generally outperforms LS method for parameter estimation, and Weibull distribution is more appropriate to describe the wind speed at the hub height. 展开更多
关键词 Weibull distribution wind power vertical wind shear power-law process parameter estimation
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