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一种基于组合深度学习的复杂山地风电场测风数据质量控制方法
1
作者
姚润进
程帅兵
+2 位作者
赵乾乾
李文龙
钱栋
《高原气象》
CSCD
北大核心
2024年第6期1630-1638,共9页
山地风受地形影响呈现强烈的间隙性、波动性和非平稳性,观测质量差,常规质量控制方法无法有效地提升其观测质量。针对此,构造一种基于变分模态分解、卷积神经网络、门控循环单元组合深度学习的质量控制方法(VCG),并引入粒子群智能优化...
山地风受地形影响呈现强烈的间隙性、波动性和非平稳性,观测质量差,常规质量控制方法无法有效地提升其观测质量。针对此,构造一种基于变分模态分解、卷积神经网络、门控循环单元组合深度学习的质量控制方法(VCG),并引入粒子群智能优化策略、风功率重构模型,综合提升观测数据质量。为验证该方法的效果,运用该方法对江西赣州、四川广元、安徽芜湖、湖北黄石、河南平顶山、广西贺州某地共6座复杂山地风电场目标观测塔2016年10 min风速、风向数据进行质量控制,并与单一机器学习方法、空间回归方法(SRT)、反距离加权法(IDW)进行对比。结果表明,该方法适用于山地风电场的观测风数据的质量控制,相较于常规方法具有更高的可疑数据检错率;控制后的数据能更好地还原观测背景场,应用于风电场的发电量评估业务具有更低的误差率;且具有地形适应性强的特点。
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关键词
质量控制
风速
变分模态分解
卷积神经网络
门控循环单元
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职称材料
题名
一种基于组合深度学习的复杂山地风电场测风数据质量控制方法
1
作者
姚润进
程帅兵
赵乾乾
李文龙
钱栋
机构
晶科电力科技股份有限公司设计研究院
同济大学航空航天与力学学院
江苏省海上风电叶片
设计
与制造技术重点实验室
中国三峡新能源(集团)
股份
有限公司
江西分
公司
中国电建集团江西省
电力
建设
有限公司
碳中和
研究院
出处
《高原气象》
CSCD
北大核心
2024年第6期1630-1638,共9页
基金
晶科科技创新项目(JKP24.02)
江苏省碳达峰碳中和科技创新专项资金(重大科技成果转化)项目(BA2022113)
中国电建集团江西省电力建设有限公司企业创新专项科技项目(JEPCC-KYXM-2023-002)。
文摘
山地风受地形影响呈现强烈的间隙性、波动性和非平稳性,观测质量差,常规质量控制方法无法有效地提升其观测质量。针对此,构造一种基于变分模态分解、卷积神经网络、门控循环单元组合深度学习的质量控制方法(VCG),并引入粒子群智能优化策略、风功率重构模型,综合提升观测数据质量。为验证该方法的效果,运用该方法对江西赣州、四川广元、安徽芜湖、湖北黄石、河南平顶山、广西贺州某地共6座复杂山地风电场目标观测塔2016年10 min风速、风向数据进行质量控制,并与单一机器学习方法、空间回归方法(SRT)、反距离加权法(IDW)进行对比。结果表明,该方法适用于山地风电场的观测风数据的质量控制,相较于常规方法具有更高的可疑数据检错率;控制后的数据能更好地还原观测背景场,应用于风电场的发电量评估业务具有更低的误差率;且具有地形适应性强的特点。
关键词
质量控制
风速
变分模态分解
卷积神经网络
门控循环单元
Keywords
quality control
wind speed
variational modal decomposition
convolutional neural network
gate recurrent unit
分类号
P4112.1 [天文地球—大气科学及气象学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于组合深度学习的复杂山地风电场测风数据质量控制方法
姚润进
程帅兵
赵乾乾
李文龙
钱栋
《高原气象》
CSCD
北大核心
2024
0
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