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题名集合选优方法在短期风功率预测中的应用研究
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作者
张路娜
冯强
刘立群
陈水明
郭闪
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机构
大唐可再生能源试验研究院有限公司
大唐滑县风力发电有限责任公司
上海远景科创智能科技有限公司
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出处
《热带气象学报》
CSCD
北大核心
2024年第2期285-296,共12页
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文摘
为提高短期风速及功率预测的准确率,减小风电不确定性对电网系统的影响,尝试利用预测窗口期的风速观测进行数值天气预报的集合成员选优,挑选和实际风速更接近的相似预报成员,并构成选优集合进行机器学习模型的训练和测试。相较仅使用集合平均的常规方法,该方法考虑了不同集合成员之间的预报差异,避免了引入误差较大的集合成员,从而有利于改善预报风速偏差。利用不同海拔高度、不同地形特征的河南、甘肃两个风电场中不同集合的表现及敏感性试验结果,确定风电场最佳选优集合数量。相较于集合平均的结果,集合选优方案在不同天气过程中能较好地预报风速的起降,与实际风速更接近,且海平面气压场整体更接近ERA5。对不同风电场进行连续十一个月的风速及功率预测对比试验,结果表明,集合选优方法预报的风速日变化形态和月均风速较原集合平均方法均有改善。分析两个风场不同时长范围、不同速率变化的上坡风和下坡风观测数据可知,在0~2 h及2~4 h内,风速变化为2~4 m/s的个例最多。对比集合平均结果,集合选优方案对于该类型上、下坡风的预测精度均有较为明显的提升。利用机器学习算法对选优集合预报进行训练,能进一步降低风速的绝对偏差和均方根误差,从而有效改善功率预测精度。
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关键词
短期风速预测
短期功率预测
集合预报
机器学习
支持向量回归
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Keywords
short-term wind speed prediction
short-term wind power prediction
ensemble forecast
machine learning
support vector regression
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分类号
P456.7
[天文地球—大气科学及气象学]
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题名基于风向湍动能的风电场动态风向分析
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作者
张磊
曹善桥
冯正聪
张立栋
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机构
大唐可再生能源试验研究院有限公司
东北电力大学能源与动力工程学院
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出处
《可再生能源》
北大核心
2025年第8期1051-1057,共7页
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基金
中国大唐集团有限公司科技项目(2024KZS003)。
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文摘
为了更精确地评估风资源信息,文章基于威布尔分布模型,分析了风速与风向的联合概率分布,并提出了风向湍动能这一新指标,旨在多角度量化风向波动带来的能量损失及其对风电机组的影响。通过对某风电场的SCADA数据进行处理,结合联合概率密度分布和风向湍动能的分区间统计展开分析,并采用气象学方法验证了该指标的有效性。分析结果表明,多角度联合评估能够有效识别风电场的潜在风资源特性。随着风向湍动能的增大,风向波动愈加剧烈,导致风电机组的动态负载波动加剧,设备疲劳损伤风险增加。该结果可为风电机组控制策略的优化提供科学依据。此外,风向湍动能与风向频谱之间具有高度相关性,进一步验证了该评估方法的可靠性。
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关键词
风向评估
风向湍动能
联合概率密度
能量频谱
威布尔分布
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Keywords
wind assessment
wind turbulence energy
joint probability
energy spectrum
Weibull distribution
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分类号
TK81
[动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
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