为提高无辐照度测量装置的分布式站点的超短期功率预测准确度，中国科学院计算机网络信息中心、中国科学院大学、华东交通大学的研究人员应用深度学习的方法，引入卫星产品短波辐照（Short Wave Radiation, SWR）网格来弥补分布式站点无实测辐照度的不足，提出了基于卫星遥感的超短期分布式光伏功率预测方法。他们采用Res-UNet模型...
风电功率预测的分类方式有很多,大体总结有以下分类方式:1、按照预测的物理量可分为:预测风速输出功率和直接预测输出功率;2、按照数学模型可分为:持续预测、时间序列模型预测、卡尔曼滤波法和神经网络的智能方法预测;3、按照输入数据可分为:不采用数值天气预报法和采用数值天气预报法;4、按时间尺寸可分为:超短期预测、...
2）误差补偿得益于新模型的高预测精度，可以较为准确地对功率预测模型的误差进行预测，极大地减小了预测误差，使补偿之后的预测精度相较于补偿前的模型提高了46.5%。3）在风电功率波动较为剧烈的时段，其影响风电功率的风速、风向等特征变化也较为剧烈。由于新模型具有对非线性特征和深层隐藏关联更强的学习能力，因此...
常用的方法包括物理模型、统计模型和混合模型等。物理模型基于风力发电的物理原理进行预测,统计模型则通过分析历史数据和气象因素的关系进行预测,而混合模型则结合了两种或多种方法的优点。 (二)超短期风电功率预测 超短期风电功率预测的时间尺度通常在分钟级甚至秒级,对电力系统的实时调度具有重要意义。该方法主要依赖于...
超短期功率预测可采用物理方法和统计预测方法,其中物理方法主要是结合NWP或地面观测站数据,根据电站物理模型进行功率预测;统计预测方法主要采用各种数学方法,进行功率预测。统计方法需要从大量的历史数据中获取预测需要的规律,如电站有功功率与气象数据历史运行情况之间的规律,对电站的地理信息和测光资料要求不高。2、预测...
该方法包括:获取预处理后的风力发电机参数;风力发电机参数包括历史风电功率序列和传感器采集数据;基于经验模态分解,将预处理后的历史风电功率序列分解为多个模态分量;多个模态分量具有不同的频率;将多个模态分量和预处理后的传感器采集数据输入至预设的神经网络中,得到超短期风电功率的预测结果;预设的神经网络引入坐标注意...
短期功率预测通常指对未来几小时至一天内的风电功率进行预测,而超短期功率预测则是对未来几分钟至几小时的功率进行预测。这两种预测方法在时间尺度上有所不同,但都依赖于风力资源的特点和气象条件的变化。 四、当前风电功率预测方法及其局限性 目前,风电功率预测主要依赖于物理模型和统计学习方法。物理模型根据大气物理规...
1.一种基于stcn的超短期光伏功率预测方法,其特征在于,包括如下步骤: 2.根据权利要求1所述基于stcn的超短期光伏功率预测方法,其特征在于,所述步骤1二维网格编码中,网格每个点上均有对应的功率数据,同时包含时间信息。 3.根据权利要求1所述基于stcn的超短期光伏功率预测方法,其特征在于,所述步骤2,所述历史功率数据...
6、根据本技术的光伏电站超短期功率预测方法,通过对图像传感器所拍摄的光伏电站在目标时刻对应的第一室外图像确定光伏电站在目标时刻的目标天气类别,并将该目标天气类别与预先确定的候选天气类别进行对比以确定目标天气类别所对应的目标参考辐照数据,然后基于目标参考辐照数据确定光伏电站在未来目标时长内的发电功率,无需设置...