【摘 要】
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应用历史年份的小时平均风速数据,预测下一年度逐月的风速和风电功率。对历史年份的逐月风速数据进行经验模式分解,采用递推最小二乘法建立各分量的二元线性回归预测模型,将
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(50967001);人力资源与社会保障部留学人员科活动项目
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应用历史年份的小时平均风速数据,预测下一年度逐月的风速和风电功率。对历史年份的逐月风速数据进行经验模式分解,采用递推最小二乘法建立各分量的二元线性回归预测模型,将各分量预测模型等权求和得到次年度对应月份的预测模型。对实测数据的仿真计算表明,提前一年的风速月度预测的平均MAPE为16.25%,提高了此类预测的精度。考虑具体风力发电机组的功率特性、机组效率和设备运行情况,可得出次年风电场的输出功率值。
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