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基于机器学习的风光功率预测系统研究
1
作者 贺姗姗 高金兵 申彦波 《科技创新与应用》 2025年第13期113-117,共5页
随着新能源产业的持续发展和技术的不断进步,有效应对风光等新能源发电随机性、波动性和间歇性的特点,充分利用人工智能等先进技术,提高风光功率预测的准确性和时效性已成为产业发展的关键环节。该文研究构建数智化、集约化、一站式风... 随着新能源产业的持续发展和技术的不断进步,有效应对风光等新能源发电随机性、波动性和间歇性的特点,充分利用人工智能等先进技术,提高风光功率预测的准确性和时效性已成为产业发展的关键环节。该文研究构建数智化、集约化、一站式风光功率预测系统,主要包含机器学习算法管理平台和预报支撑服务平台2部分,实现从模型研发、算法优选到场景服务、交易支持和收益分配等全链条、全流程技术支持,为数据、算法、平台的全国共享共用提供新的解决思路和方案。 展开更多
关键词 机器学习 风电 光伏 功率预测 系统
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基于机器学习的100m高度风速短期预报订正方法
2
作者 高金兵 曹润东 +2 位作者 于廷照 姚锦烽 申彦波 《太阳能学报》 北大核心 2025年第1期71-77,共7页
提出一种基于机器学习的先格点订正区域误差、后站点订正局地误差的100 m高度风速短期预报订正方法。首先,基于100 m高度风速格点实况资料,采用深度学习算法对数值天气预报进行格点订正;然后,基于测风塔100 m高度风速观测资料,采用随机... 提出一种基于机器学习的先格点订正区域误差、后站点订正局地误差的100 m高度风速短期预报订正方法。首先,基于100 m高度风速格点实况资料,采用深度学习算法对数值天气预报进行格点订正;然后,基于测风塔100 m高度风速观测资料,采用随机森林集成预报订正方法对站点风速预报进行订正;最后,选用内蒙古中部某站点进行分析验证。结果表明,订正前未来84小时风速预报均方根误差(RMSE)为4.25 m/s,格点订正后RMSE降至3.16~3.79 m/s,站点集成订正后RMSE降至2.81 m/s。格点订正后预报误差明显降低,站点集成订正后误差进一步减小。 展开更多
关键词 100m高度风速预报 预报订正 机器学习 深度学习 集成预报
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县级区域风能和太阳能资源开发潜力精细化评估——以突泉县为例
3
作者 王雪琪 高金兵 +3 位作者 叶冬 贾蓓西 胡玥明 申彦波 《太阳能》 2025年第3期56-65,共10页
风能和太阳能资源的开发利用被认为是解决能源危机与气候问题的有效途径,详细了解县级区域的风能和太阳能资源分布情况及其开发潜力,对地方可再生能源开发利用规划和具体的工程选址等有重要的指导意义。基于风能资源数值模拟技术、SMART... 风能和太阳能资源的开发利用被认为是解决能源危机与气候问题的有效途径,详细了解县级区域的风能和太阳能资源分布情况及其开发潜力,对地方可再生能源开发利用规划和具体的工程选址等有重要的指导意义。基于风能资源数值模拟技术、SMARTS分光谱辐射传输模式、GIS空间分析技术等,综合考虑资源禀赋、地形、土地利用约束、永久基本农田、自然保护区、生态保护红线、规划政策等因素,构建了完整的县级区域风能和太阳能资源开发潜力精细化评估方法和流程。以内蒙古自治区突泉县为例,开展了千米级风能和太阳能资源开发潜力精细化评估。研究结果表明:突泉县风能资源丰富,风速和风功率密度的空间分布呈现西北高、东南低特征;太阳能资源呈西北高、东南低分布特征;建议将最佳倾斜面年总太阳辐照量在1900 kWh/m2的东南部地区作为光伏发电优先开发区,将可利用风能资源等级为“丰富”或“非常丰富”的九龙乡、水泉镇北部等地区作为风电优先开发区。 展开更多
关键词 风能资源 太阳能资源 风电 光伏发电 技术开发量
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