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基于风速衰减因子法的大型风电场尾流效应模拟方法研究
被引量：
4
1
作者
姜文玲
王勃
+2 位作者
汪宁渤
赵艳青
朱洪滨
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2017年第11期3499-3505,共7页
在大型风电场尾流计算中,多台风机的尾流叠加方法一直是个难点。传统的尾流叠加方法均基于实际风速值,导致模型复杂、计算必须依据气流流经风机的顺序,且由于风机尾流之间的覆盖关系较为复杂,容易出现漏算、重复计算的问题。提出风速衰...
在大型风电场尾流计算中,多台风机的尾流叠加方法一直是个难点。传统的尾流叠加方法均基于实际风速值,导致模型复杂、计算必须依据气流流经风机的顺序,且由于风机尾流之间的覆盖关系较为复杂,容易出现漏算、重复计算的问题。提出风速衰减因子(尾流风速与来流风速之比,Rv)及基于风速衰减因子的风电场尾流计算方法,称为风速衰减因子法(Rv法)。该方法物理意义明确、简单易行,可按照任意风机顺序进行计算,避免漏算、重复计算问题。此外,基于实例风电场,采用法模拟了尾流影响下全部风机的功率情况,对比显示模拟结果与实测数据较为一致(相关性系数0.86);采用Rv法模拟了风电场三维尾流分布,并与实测风廓线进行了对比,对比结果显示在大气稳定条件下,模拟结果与实测数据较为一致。
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关键词
风速衰减因子
风速比
风电场尾流
尾流模型
风廓线
机舱风速计
多台风电机组
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职称材料
基于多维气象数据和PCA-BP神经网络的光伏发电功率预测
被引量：
21
2
作者
刘俊
王旭
+4 位作者
郝旭东
陈业夫
丁坤
汪宁渤
牛拴保
《电网与清洁能源》
北大核心
2017年第1期122-129,共8页
太阳能光伏发电受很多随机因素的影响,这使得光伏系统输出功率具有不确定性的特点。光伏系统输出功率的精确预测对电力系统的未来规划、调度管理和运行控制有着重要意义。通过多个渠道搜集多维数的历史气象数据,同时将天气类型分为无云...
太阳能光伏发电受很多随机因素的影响,这使得光伏系统输出功率具有不确定性的特点。光伏系统输出功率的精确预测对电力系统的未来规划、调度管理和运行控制有着重要意义。通过多个渠道搜集多维数的历史气象数据,同时将天气类型分为无云、有云、多云和雨天4类;然后基于反向传播(back propagation,BP)神经网络建立不同气象条件下的光伏发电功率预测模型;最后利用主成分分析(principal component analysis,PCA)对原始气象特征数据进行降维分析和处理,以提高计算速度和精度。仿真算例结果验证了所建立的光伏发电功率预测模型的有效性,而且PCA降维能够降低训练,减少预测的计算时间,并提高预测精度,这表明PCA能适用于未来海量气象大数据下光伏电站短期、超短期的分钟级实时功率预测。
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关键词
BP神经网络
光伏发电功率预测
气象大数据
特征降维
主成分分析
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职称材料
题名
基于风速衰减因子法的大型风电场尾流效应模拟方法研究
被引量：
4
1
作者
姜文玲
王勃
汪宁渤
赵艳青
朱洪滨
机构
新
能源
与储能
运行
控制
国家
重点
实验室
(中国
电力
科学研究院)
甘肃省
新
能源
并网
运行
控制
重点
实验室
(
甘肃省
电力
公司
风电
技术
中心
)
国家电投集团北京电能碳资产管理有限
公司
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2017年第11期3499-3505,共7页
基金
国家电网公司科技项目(全球可再生能源综合评估与深化研究)
北京市科委计划项目(Z161100002616039)~~
文摘
在大型风电场尾流计算中,多台风机的尾流叠加方法一直是个难点。传统的尾流叠加方法均基于实际风速值,导致模型复杂、计算必须依据气流流经风机的顺序,且由于风机尾流之间的覆盖关系较为复杂,容易出现漏算、重复计算的问题。提出风速衰减因子(尾流风速与来流风速之比,Rv)及基于风速衰减因子的风电场尾流计算方法,称为风速衰减因子法(Rv法)。该方法物理意义明确、简单易行,可按照任意风机顺序进行计算,避免漏算、重复计算问题。此外,基于实例风电场,采用法模拟了尾流影响下全部风机的功率情况,对比显示模拟结果与实测数据较为一致(相关性系数0.86);采用Rv法模拟了风电场三维尾流分布,并与实测风廓线进行了对比,对比结果显示在大气稳定条件下,模拟结果与实测数据较为一致。
关键词
风速衰减因子
风速比
风电场尾流
尾流模型
风廓线
机舱风速计
多台风电机组
Keywords
wind attenuation factor
wind speed ratio
wake of wind farm
wake model
wind profile
nacelleanemometer
multiple wind turbines
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于多维气象数据和PCA-BP神经网络的光伏发电功率预测
被引量：
21
2
作者
刘俊
王旭
郝旭东
陈业夫
丁坤
汪宁渤
牛拴保
机构
陕西省智能电网
重点
实验室
电力
设备电气绝缘国家
重点
实验室
(西安交通大学电气工程学院)
甘肃省
新
能源
并网
运行
控制
重点
实验室
(
甘肃省
电力
公司
风电
技术
中心
)
国家电网
公司
西北分部
出处
《电网与清洁能源》
北大核心
2017年第1期122-129,共8页
基金
国家自然科学基金项目(51507126)
国家电网公司科技项目(SGGSKY00FJJS1500129)~~
文摘
太阳能光伏发电受很多随机因素的影响,这使得光伏系统输出功率具有不确定性的特点。光伏系统输出功率的精确预测对电力系统的未来规划、调度管理和运行控制有着重要意义。通过多个渠道搜集多维数的历史气象数据,同时将天气类型分为无云、有云、多云和雨天4类;然后基于反向传播(back propagation,BP)神经网络建立不同气象条件下的光伏发电功率预测模型;最后利用主成分分析(principal component analysis,PCA)对原始气象特征数据进行降维分析和处理,以提高计算速度和精度。仿真算例结果验证了所建立的光伏发电功率预测模型的有效性,而且PCA降维能够降低训练,减少预测的计算时间,并提高预测精度,这表明PCA能适用于未来海量气象大数据下光伏电站短期、超短期的分钟级实时功率预测。
关键词
BP神经网络
光伏发电功率预测
气象大数据
特征降维
主成分分析
Keywords
BP neural network
photovoltaic power forecasting
meteorological big data
feature dimension reduction
principal component analysis
分类号
TM615 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于风速衰减因子法的大型风电场尾流效应模拟方法研究
姜文玲
王勃
汪宁渤
赵艳青
朱洪滨
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2017
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于多维气象数据和PCA-BP神经网络的光伏发电功率预测
刘俊
王旭
郝旭东
陈业夫
丁坤
汪宁渤
牛拴保
《电网与清洁能源》
北大核心
2017
21
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职称材料
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