目前风电功率预测方法主要有物理建模、统计建模、人工智能算法建模三类。传统的物理、统计建模方法由于物理数据收集、参数选择难度较大，处理大量数据的能力较弱，难以建立精确的预测模型，所以在实际应用中通常采用人工智能算法对风功率预测进行建模。早期采用的人工智能算法主要包括人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）。...
3 风电功率预测方法 风功率预测方法可以分为：一种方法是根据数值天气预报的数据，用物理方法计算风电场的输出功率；另一种方法是根据数值天气预报与风电场功率输出的关系、在线实测的数据进行预测的统计方法。综合方法则是指物理方法和统计方法都采用的方法。物理方法是应用大气边界层动力学与边界层气象的理论将数值天气...
风电功率预测方法根据预测的物理量来分类,可以分为2类:第1类为对风速的预测,然后根据风电机组或风电场的功率曲线得到风电场功率输出;第2类为直接预测风电场的输出功率。 根据所采用的数学模型不同可分为持续预测法、自回归滑动平均(auto regressive moving average,ARMA)模型法、卡尔曼滤波法和智能方法等。持续预测方...
基于统计方法：基于历史风速和功率数据建立统计模型，如时间序列分析、回归分析等，通过对历史数据的分析来...
基于统计学的方法是一种传统的风电功率预测方法。它通过分析历史数据,建立数学模型来预测未来的风电功率。其中,时间序列分析是最常用的方法之一。该方法通过挖掘历史数据中的周期性变化、趋势等规律,建立预测模型来预测未来的功率输出。然而,该方法需要充足的历史数据支持,且对天气等自然因素的变化不够敏感,预测结果可能存...
十、考虑不确定性的预测方法在风电功率预测中的应用 由于风电具有随机性和波动性,因此在进行风电功率预测时需要考虑不确定性因素。考虑不确定性的预测方法可以通过建立概率模型或区间预测等方法来描述预测结果的不确定性。 在应用考虑不确定性的预测方法进行风电功率预测时,需要选择合适的不确定性描述方法。常用的不确定...
图2 风电预测的分类方法 图2是风电预测的分类方法,通常有两种方法,一种是统计的方法,一种是物理模型的方法。数据的来源主要有三个方面,一个是风电场的实测数据,包括风电场测风塔的数据,包括SCADA系统的数据等;一个是用数值天气预报的数据,目前这类数据已经被越来越广泛地应用;最后一个就是要考虑到风电场的特...
风电功率预测是提高风电可靠性和稳定性的重要手段之一。本文旨在探讨风力发电场风电功率预测方法,为提高风电可靠性和稳定性提供参考。 二、常见的风电功率预测方法 1.统计学方法 统计学方法是利用历史风电功率及天气数据进行预测的方法。其基本思想是通过对历史风电功率及其与天气数据的关系进行分析,建立统计模型,以此来...
《基于深度学习的风电功率预测方法》一、引言随着全球对可再生能源的依赖性日益增强,风电作为清洁能源的代表,其开发和利用已经成为能源领域的重要方向。然而,由于..
首先,通过历史气象数据和风电功率数据训练神经网络的参数,然后将训练好的神经网络应用于新的预测场景。 3.时间序列方法 时间序列法是一种通过观察历史数据来进行未来预测的方法。首先将历史数据统计分析,得到趋势、季节性等信息。然后建立数学模型进行预测。例如,可以使用ARMA模型,预测未来的风速。 4.物理模型方法 这种...