风功率预测系统的应用与优化的讨论

风电场风功率预测系统是风电安全、优质并网运行的关键技术手段,也是实现风电场监控及信息化管理的重要基础。同时,采用风功率预测系统,能够有效提高电网调峰能力,增强电网的风电接纳能力,改善电力系统运行的安全性与经济性。文章介绍了即墨华能风电场使用的NSF3100风功率预测系统的体系结构、主要功能,并结合并网风电场给预测系统带来的精度问题展开了讨论。通过实时风场功率数据采集、对比、分析,实现对风场的功率预测和控制,确保电网安全稳定可靠运行。     

神经网络在超短期风功率预测上的应用

化石能源的日渐枯竭让各个国家认识到开发清洁能源的必要性和紧迫性,其中风能作为清洁能源的代表引起了各国足够的重视,但是风的不稳定性给电网并网和能源调度带来了很大的考验。这时是否能做到精准的风功率预测就显得尤为重要。为了精准预测内蒙古某风场的风功率,文章选取了BP (Back Propagation-BP)神经网络,LSTM (Long Short Term Memory Neural Networks-LSTM)神经网络,RNN(Recurrent Neural Network-RNN)循环神经网络,GRU(Gated Recurrent UnitGRU)神经网络进行调试对比,结果显示预测误差都在10%以内,并且能在几分钟内给出预测结果。     

RBF-NN与BP-NN比较的风功率预测模型研究

风电场输出功率预测对接入大量风电的电力系统运行有重要意义。本文探讨了RBF神经网络和BP神经网络两种训练方法。以中国北方某风电场的实际数据以及数值天气预报数据为依据,对RBF神经网络模型和BP神经网络模型进行了验证,最终研究并比较二者在风功率预测方面的差异。结果表明:对于风电场短期功率预测,RBF神经网络模型预测精度要好于BP神经网络模型,预测精度较高,且收敛速度较快,能够较好的拟合实际功率曲线。     

旋转式割草机安全试验装置

旋转式割草机在国内外广泛应用于人工种植草场和天然茂密草场的牧草收获。这种割草机功率较大,刀盘转速很高,当它在地形复杂的情况下作业时,刀片极易与石块、棍棒、铁器等物发生碰撞,危及人畜安全。因此,旋转式割草机的安全防护问题日益引起国内外科技工作者和用户的关注。目前,     

复杂条件下的风电场微观选址技术

通过选择湍流分析模型,对照风电场设计指标来计算复杂条件下的风能资源相关参数,将微观选址技术和风机设备选型进行了有机结合;在复杂的地形、恶劣的气候条件下,以一个实例建立的湍流模型,对比分析其与传统的线性模型算法的差别所在,提示了导敛风电设备的质量及安全可靠性不高、运行控制困难、实际出力也比预测评估低的原因所在,对避免潜在的破坏风险、预先制定复杂条件下的运行控制方案、有效提高风电场综合出力有较强的指导性。     

全地形越野车车架分析

我国地域广阔,对于一些路况复杂的地域,普通车辆难以进入,急需一种全地形越野车用于运输。文章对全地形越野车的车架进行了静力学分析,以确保其车架能满足越野车在复杂工况下的力学要求。     

基于Direct3D的大规模地形渲染技术研究

提出了一种基于地形分块管理思想的大规模地形渲染算法——井地算法.该算法将大规模高程地形数据按照一定大小进行分割并存储,根据视点位置和漫游的要求建立5点定位LOD四叉树模型,将以当前渲染的地形数据块为中心的9个(或少于9个)单位地形数据块载入内存.该算法采用Direct3D实现,能有效提升复杂三维场景中大规模地形实时渲染的效率.     

江苏牧羊集团

江苏牧羊集团牧羊牌饲料机械主要产品目录产品名称型号产量（ｔ／ｈ）功率（ｋＷ）备注产品名称型号产量（ｔ／ｈ）功率（ｋＷ）备注锤片式粉碎机微粉碎机ＦＳＰ５０带风ＦＳＰ５０不带风ＦＳＰ６０带风ＦＳＰ６０不带风ＦＳＰ５６×３６ＦＳＰ５６×４０１８～２１８...     

浅谈地形与气候的关系

我国地形复杂,气候多样,两者之间互为依托、彼此影响。了解它们之间的关系,有助于分析局地天气和地方性气候。文章对地形与气候的关系进行了分析,并归纳总结了几点结论。     

基于BP神经网络算法的光伏发电预测系统设计

文章在北京电子科技职业学院光伏发电系统的基础上,设计了数据采集分析到发电功率预测的一整套系统。该系统通过采集光伏发电系统数据,经过数据处理后,以BP神经网络算法为基础设计预测模型,最终实现光伏发电系统的发电功率预测功能。软件调试结果表明,系统工作稳定,预测结果准确率高,具有一定的实用价值。