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利用风电场历史功率数据预测未来一段时间内的风功率,对保障电网安全稳定运行具有重要的意义。本文提出一种基于奇异谱分析SSA(singular spectrum analysis)和长短时记忆LSTM(long-short term memory net⁃work)网络的时序特征预测框架用于短期风功率的预测。首先通过SSA对历史风功率原始数据进行降噪处理,然后经过数据转换之后,以LSTM网络为基础进行预测模型的训练,最后通过某风电场提供的两个风机的历史功率数据进行验证。实验结果表明,奇异谱分析对风电场的历史数据具有良好的降噪性,SSA+LSTM模型在测试数据上取得了较好的预测性能,能够有效进行短期风功率的预测。 相似文献
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对浙江沿海风力发电开发的意见 总被引:1,自引:0,他引:1
从开发新能源和保护环境相结合出发,探讨了在浙江沿海地区利用风能发电的可行性,提出了发展我省风力发电的设想。 相似文献
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在现有条件下,由于受到叶片长度、塔架高度、有效风速范围等的限制,要提升风机的单机功率,技术难度很大。提出了一种带自动阻风移门的框架结构风能聚集增强风力发电装置,介绍了该装置的原理和技术方案。该装置能充分利用风能,增加年有效运行时间,提高年发电量,实现大型风电机组风轮小型化。 相似文献
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