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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

2 篇 学位论文

馆藏范围

2 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

2 篇 工学
- 2 篇 动力工程及工程热...

主题

2 篇 风电功率系统
1 篇 短期风速预测
1 篇 集成预报
1 篇 旋转门算法
1 篇 wrf模式
1 篇 爬坡检测
1 篇 边界层参数化方案
1 篇 srtm3 dem数据
1 篇 风电功率爬坡事件
1 篇 爬坡预测

机构

2 篇 南京信息工程大学

作者

1 篇 宗阳
1 篇 支兴亮

语言

2 篇 中文

检索条件"主题词=风电功率系统"

共 2 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

基于WRF模式的复杂地形下短期风速集成预报方法研究

基于WRF模式的复杂地形下短期风速集成预报方法研究

引用

作者：支兴亮南京信息工程大学

学位级别：硕士

风能作为一种清洁的可再生能源,能够解决当前社会发展过程中带来的许多能源、环境问题,逐渐受到越来越多的关注。但风能具有随机性和间歇性的特点,并入电网会造成不利影响,因此进行风电功率预测增强系统的安全性和稳定性。对于复杂地形... 详细信息

风能作为一种清洁的可再生能源,能够解决当前社会发展过程中带来的许多能源、环境问题,逐渐受到越来越多的关注。但风能具有随机性和间歇性的特点,并入电网会造成不利影响,因此进行风电功率预测增强系统的安全性和稳定性。对于复杂地形条件下的风电场,风速预测一直是研究中的难点内容,是风功率预测的基础,具有重要意义。本文对复杂地形条件下某风电场的短期风速预测方法进行了深入的研究,主要内容如下:首先,根据风电场测风塔轮毂高度处的风速、风向等气象要素观测资料,检验其稳定性和可信性,分析了风速年变化、日变化、风速和风功率密度、风速和风向频率分布等特征及变化规律。通过对观测资料数据的分析和处理,得到了研究区域风能、风速及风向的特征和变化规律。其次,风电场所处地形较复杂,测点受地形影响较大,可引入SRTM3 DEM高精度地形数据,对风电场的风速进行模拟。实验结果表明:SRTM3 DEM地形数据对风电场模拟区域的地形起伏变化特征描述更加准确,更接近真实地形。对于地形较为复杂、风速受周边地形影响较大的研究区域来说,引入SRTM3 DEM地形数据,风速模拟效果得到提高;而对于简单地形条件下、风速受周边地形影响较小的研究区域来说,风速的模拟效果可能只有小幅度提高,甚至模拟误差不降反升。再者,基于WRF(The Weather Research and Forecasting Model,WRF Model)模式,对风电场研究区域做不同边界层参数化方案模拟,研究方案的不同对复杂地形风速模拟的性能和效果,验证了应用WRF模式在复杂地形条件下预报风速等气象数据的可行性。实验结果表明:通过对不同边界层参数化方案风速模拟效果分析,可得到单一最优的边界层参数化模拟方案,从而预测出较为准确的风速。然而采用单一边界层参数化方案预报的风速数据误差仍较大,为了进一步提高WRF模式预报风速的准确性,采用多种边界层参数化方案来集成预报风速,并研究不同的集成预报方式对风速模拟的性能和效果。实验结果表明:采用多种边界层参数化方案来集成预报风速时,预报的风速各误差指标均明显减小。选取集成预报方式时,可应用一些机器学习算法来建立集成预报模型对风电场的风速进行预报,从而得到更准确的风速。最后,将风速预测算法集成到了功率预测系统的算法处理层模块中,并在实际风场运行中得到检验。

关键词：短期风速预测 WRF模式 SRTM3 DEM数据边界层参数化方案集成预报风电功率系统

来源：评论

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风电功率爬坡事件检测及预测方法研究

风电功率爬坡事件检测及预测方法研究

引用

作者：宗阳南京信息工程大学

学位级别：硕士

随着风力发电在电力系统中的渗透率不断提高,风电功率爬坡事件(短时间内功率的大幅度波动)对电网产生的冲击日益显著,因而预测风能中的爬坡事件具有重要意义。相比传统风电功率预测的研究而言,爬坡事件的研究目前还属于较新的领域。为... 详细信息

随着风力发电在电力系统中的渗透率不断提高,风电功率爬坡事件(短时间内功率的大幅度波动)对电网产生的冲击日益显著,因而预测风能中的爬坡事件具有重要意义。相比传统风电功率预测的研究而言,爬坡事件的研究目前还属于较新的领域。为更好地研究这类小概率事件,就需要认识风电爬坡事件的特征,相应的爬坡检测方法也一直是研究中的难点。基于此,本文将从检测识别、预测两个方面进行研究,主要内容如下:在风电爬坡事件检测方面,为提高爬坡事件的检测效率,采用旋转门算法(SDT)对原始风电功率数据进行分段趋势提取,预提取出潜在的爬坡段。针对检测中存在一些复杂爬坡事件,从功率变化趋势的角度,通过趋势标记的方法,将局部变化趋势分为上升趋势、平稳和下降趋势三类,提出一种基于趋势特征的爬坡检测方法。最后,对上海某风场2015年全年的数据进行爬坡事件识别。通过整理分析对应爬坡的起止时刻、爬坡量、爬坡方向及对应天气状况,验证了基于旋转门算法和趋势特征相结合的爬坡检测方法的有效性及实用性。在风电爬坡事件预测方面,考虑风速大小对预测精度影响的同时还需兼顾风速的变化,引入兼顾“值相似”与“形相似”的相似离度搜寻预测段的相似风速曲线,将风速及对应的功率构成最终相似样本簇。针对极限学习机(ELM)输入权值和阈值随机给定的问题,引入自适应的布谷鸟算法(ACS)进行优化选取,提出一种相似样本簇和ACS-ELM的风电功率预测模型;最后结合提出的检测算法实现对爬坡事件的间接预测。实验结果表明:基于相似样本簇和ACS-ELM相结合的预测模型能够避免冗余信息的干扰,训练样本更具针对性,节省了训练模型所需的时间,预测结果更接近于实际观测数据,间接确保了风电爬坡的有效预测。最后,设计了适合目标风场的风电功率预测系统,将上述的算法集成到预测系统的算法层模块中,并在实际风场进行稳定运行。

关键词：风电功率爬坡事件旋转门算法爬坡检测爬坡预测风电功率系统

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