风速预测相关论文
随着经济社会的发展和能源需求的日益增加,风力发电技术得到了加快发展,风电装机容量和比例增加迅速。考虑到自然风的波动性,大规......
基于自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）、布谷鸟算法（CS）和支持向量机（SVM）构建了CEEMDAN-CS-SVM混合风速预测模型，实现了黄土高原......
文章从中尺度气象数据分析入手，对海上和陆上风电场发电量的预测进行分析研究，具体阐述了该方法对风电场的限定条件，通过分析中尺度数......
针对现有常规风电场风速预测模型预测效果、缺乏泛化较差的现状,为了准确预测风电场未来风速,提高风力发电效率以及风电场供电稳定......
海洋风速预测对远洋航行安全与航线规划具有重大影响.风速同时受多种外在自然因素影响，表现出强烈的非线性、非平稳性与随机性等特......
利用甘肃省某风电场2017—2020年测风数据，基于长短期记忆神经网络（LSTM）模型，通过评估不同输入数据和模型时间窗口长度下的预报精度，设......
基于气象历史观测资料，将长短期记忆网络LSTM方法和Transformer模型结合提出了混合短期风速多步预测模型BLSTM-TRA。以山东半岛南部......
风力发电兼具环境、经济和社会效益,近年来发展势头迅猛。风速超短期预测可以指导风机提前动作,对提高风能转换的效率和安全性有着......
现代化社会对化石能源过度的攫取,已经造成了一系列环境污染问题。风能作为清洁能源,凭借其显著的社会效益越来越受各个国家的欢迎......
在影响风电功率预测准确率的因素中,气象预测数据源的选取和组合影响较大.基于广西A、B两个山地风电场2020年2月1日至3月15日15min......
世界各国将开发风能作为解决化石能源危机、环境污染等问题的一项重要能源战略。随着风电渗透率持续上升,间歇性和波动性的风电出......
辽阔的国土和多样的地形地貌赋予了我国丰富的风能资源。近年来,随着国家能源战略的调整,风力发电前景广阔。准确快速的实现风速预......
准确的风速预测对新能源并网稳定运行具有重要意义.为提高风速预测精度,该文构建基于双重Q学习的动态风速预测模型.首先,构建由五......
伴随社会的高速发展,对能源的需求也是与日俱增。化石能源的消耗,导致的空气污染、温室效应和能源匮乏等问题不得不引起人们的重视......
针对风速精准预测过程中存在的风电场内风机数量大、风速之间存在复杂时空相关性的问题,提出将鲸鱼优化算法与混合Copula函数相结......
风电机组通过风能的驱动促使发电机的转动从而达到发电的目的,由于风力发电机的驱动来源——风是不可控的,因此需要采用一些方法来......
为提高风速的预测性能,提出了多通道长短期记忆网络和卷积网络相结合的风速预测方法.预测模型由多个长短期记忆子网络及卷积网络组......
准确的风电机组发电量预测是有效进行风电系统调度与规划的基础,提高预测精度能够减小风电并网对电力系统稳定性和经济性的影响。......
随着国家经济的迅速发展,对能源的需求逐渐增加。而传统化石能源由于不可再生变得更加稀缺,并且对生态环境也有不可逆转的危害,因......
随着风能在全球能源使用的占比逐年增加,风速预测中的点预测、区间预测和概率预测技术越来越多地被风电企业和电网公司所重视;这三......
针对风速序列具有很强的随机性和波动性,提出一种基于完备总体经验模态分解(CEEMD)、长短期记忆网络(LSTM)和自回归差分移动平均(A......
风能作为一种新型清洁能源日益受到国际社会的关注,对风电功率预测的研究是保障风电并网系统安全稳定运行的重要前提。准确的风电......
针对现有风速预测精度不高等问题,选择一种组合核函数的支持向量机回归模型(SVR),根据粒子的适应度动态自适应地调节算法中惯性权......
提出一种基于季节指数调整的神经网络风速预测方法.针对历史风速之间的非线性关系,运用神经网络非线性拟合能力并结合季节性指数调......
深度学习方法以其特征提取和非线性数据建模的优势,受到越来越多研究者的关注。卷积神经网络作为深度学习中一种典型的结构,被广泛......
针对复杂山地风速在时空特性上存在强随机性的问题,为了提高风速数据预测的准确性,提出一种基于多预测模型与非线性组合的神经网络......
为了让风电电力系统在并网时能够平稳运行,降低因系统波动带来的经济损失,同时提高风电电力系统的竞争能力,找到一种稳定准确的风......
针对风电场中风速随机性大,难以准确和高效预测的问题,提出一种基于密度峰值聚类的风电场风速预测方法.该方法首先对风电机组采用......
针对风能随机波动造成的电网不平稳运行问题,提出了一种基于Copula函数计算马尔科夫链风速预测模型,对风速进行了短期预测.首先,利......
风速的准确预测对电网的稳定和电力系统的安全运行非常重要.针对风速的非线性和非平稳性特征,提出基于完备总体经验模态分解(CEEMD......
本文首先了用改进的灰色预测模型进行风速预测。根据预测的风速得到风力发电机组有功功率，在简化的风力发电机稳态模型的基础上，给出......
采用小波分析与支持向量机数据挖掘技术,建立风速预测模型(WA-SVM).首先对原始风速时间序列进行小波分解,然后对分解后各层数据序......
短期风速预测对并网风力发电系统的运行有重要意义。本文分析了风电场风速序列的特点,提出了一种基于小波分析理论的处理非平稳风......
风力发电系统的传输时延和风力机的响应时延,严重影响了风力发电系统对风能的实时捕获.为实现最大风能跟踪的目的,提出了一种新的......
大规模风电的接入对电力系统的安全稳定运行带来了新挑战,加剧了电网实时调度的难度,增加了备用容量,提高了安全运行成本.支持向量......
精准的风速预报对风力发电系统具有重要意义,但风速信号自身固有的随机性使其波动复杂且不可控,以往的研究采用单一或固定的组合模......
不可再生资源的枯竭推动着新能源的发展,风电作为目前风能利用的主要形式得到了大面积推广.但风速非线性、非平稳性、时序性的特点......
针对我国风电快速发展下弃风严重的问题,本文提出了一种跟踪风功率的蓄热式电锅炉运行方式的风电消纳方案.在国内外风速预测研究成......
摘要：当前整个世界都处在一种能源枯竭的状态当中，所以开发各种各样的新能源正是当务之急，作为新能源的主要内容之一，风能正被越来越多......
摘 要：随着全社会用电量的逐步增大以及国家双碳战略的逐渐落地，可再生能源的高效利用成为当前发展阶段需要不断探索的问题。由于存......
风是天津港区域重点关注的气象要素之一,风速的预测准确性是港口安全生产的关键,为此提出了一种基于改进的经验模态分解(EMD)和神......
针对风速的不确定分量预测问题,提出融合数值天气预报方法,利用金字塔式小波分解重构(Mallat)算法,将原始风速进行三层小波分解,根......
风速的波动性和随机性为风电并网造成安全隐患,提高风速预测精度对于风电系统的稳定和风能发展十分重要.提出一种基于互信息(MI)理......
为了更好地提升风力发电系统的安全性与经济性,提高风速预测的精确度,笔者提出了一种长短神经网络(Long-Short Term Memory,LSTM)......
考虑到风电场风速的非平稳性、非线性特征及风电场风速实测数据存在异常现象,提出利用改进小波变换方法对风速序列数据进行分解与......
