风电场短期风速预测探讨

风电场短期风速的预测对于大规模风电并网来讲有着非常重要的地位。文章对已有风俗预测方法进行了总结,并针对我国风电场短期风速预测的研究现状进行了分析,通过分析国外在风电场短期风速预测领域的情况,研究了适合我国风电场风速预测的方法,希望对我国产生积极的影响。     

基于EEMD与AR建模的风电场风速预测

针对风速时间序列的非平稳性与非线性,提出一种基于集合经验模式分解(EEMD)与AR建模分析的风电场风速集成预测方法。首先运用EEMD对风速序列进行预处理,将其分解为一系列相对平稳的固有模态分量(IMF),突出原始风速序列的局部特征信息;然后利用AR建模对各分量进行预测分析,降低建模难度与预测成本;最后,将各分量的预测结果利用最小二乘法求得权值后进行集成得到风速序列的预测结果。风电场实测数据验证表明,相比单一的AR建模预测和基于EMD的AR集成预测,该方法有效地提高了预测的精度。     

考虑风切变的风电场尾流模型实验研究

针对当前一维和二维尾流模型只能预测平坦地形风电场内风力机轮毂中心高度平面内的风速分布问题,该文基于Jensen模型,考虑风切变效应和高斯分布特点,提出一种预测复杂风电场内垂直高度平面风速分布的尾流模型。为分析垂直高度平面内尾流分布特点和验证所提出模型的准确性,采用两台不同类型的地基式多普勒激光雷达在河北某风电场进行测风实验。实验数据表明由于风切变效应的影响,垂直高度平面内尾流风速分布呈现非对称分布特点。与此同时,通过对比两个不同下风向位置处实测数据和尾流模型预测风速,结果表明新提出的尾流模型可以很好地预测垂直高度平面风速分布特点,与实测数据吻合度高,符合真实的尾流流场分布。     

灰色-马尔科夫模型在风电场风速预测中的应用

提出一种灰色-马尔科夫综合风速预测模型。该模型由灰色GM(1,1)模型使得小时风速序列数据近似平稳,然后由马尔科夫模型通过状态转移概率矩阵预测风速。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于改进的灰色理论预测铅锌烧结过程综合透气性

针对铅锌烧结过程中影响烧结综合透气性的因素具有不确定性以及目前已知的预测模型存在建模过程复杂的特点,利用改进的灰色理论来建立其预测模型.首先,考虑到灰色理论能在一定程度上降低不确定性带来的影响以及建模过程简单,建立了基于灰色理论的综合透气性预测模型.接着,针对建模数据序列的单调性改变后传统灰色理论不能及时跟踪数据序列变化的情况,根据建模数据序列单调性改变后的数据个数以及结合具体的单调性改变情况,提出了相应的修正公式,对传统灰色理论的预测结果进行适当的修正.实验结果表明,所提出的改进灰色理论比传统的灰色理论能在一定程度上提高预测精度.     

浅谈并网风功率预测及其应用

风速的时变特性一直是影响风机发电可靠性的最大因素之一,越来越大量的风电并网已经影响到地区电网负荷的调节乃至整个电网的安全,风功率预测对于区域电网的调峰有指示性的作用,采用灰色模型的方法对风速进行预测,并对比RBF神经网络仿真结果,论述了风速预测的可靠性以及准确预测风功率在调峰系统中的重要作用。     

基于神经网络的风速时间序列动态学习预测分析——以平原和丘陵地区为例

测风数据的完整性和准确性对正确反应一个地区风资源优劣起着决定性作用,而在测风过程中往往有数据失真和缺失的情况,这些缺失的数据对于正确的评估风资源状况以及计算发电量、机型的选择都有着极为重要的作用;此外风的不确定性和不可控性,风能也随之而变化,从而影响风电场的发电量,如果能对风电场风况进行及时和较为准确的预测,从而就能对风电场风功率以及产量进行预报,进而为电网调度和风电场风机保护提供依据。本文利用时间序列神经网络对风速的短时间预测,为风电场发电量的预测和测风数据短时间缺失替补提供参考。     

基于灰色马尔可夫模型的煤层气抽采量预测

煤层气抽采量的准确预测,对煤层气开发利用工作的科学决策和发展规划具有重要意义。通过灰色系统理论与马尔可夫理论的结合,建立灰色马尔可夫模型对煤层气抽采量进行预测分析。首先建立煤层气抽采量的GM(1,1)预测模型,确定其变动趋势和初始预测值,然后应用马尔可夫理论对初始预测结果进行修正,最后通过实例计算验证了灰色马尔可夫模型的适用性。结果表明,灰色马尔可夫模型的预测精度明显高于传统GM(1,1),更适用于随机波动性较大的序列预测问题,因此将灰色马尔可夫模型用于煤层气抽采量预测是合理和可行的。     

考虑脉动风场的3 MW风机钢塔筒基础底板脱开失效概率

该文采用谐波合成法按Davenport风速谱和Kaimal风速谱分别模拟了某陆地风电场的脉动风速时程.根据相应高度处的平均风速,并结合伯努利理论,得到风荷载时程.建立某3 MW风机钢塔筒有限元模型,并考虑风机气动推力、塔筒风荷载时程和重力二阶效应的影响,求解钢塔筒的动力响应.考虑作用效应时程变化及材料容重变异性,采用M...     

灰色序列模型在物流园区货运量预测中的应用

运用灰色系统理论建立了货运量的灰色预测模型-GM（1,1）模型,并通过实例对货运量进行了预测,结果表明,该方法具有所需原始数据少、预测精度高等优点．     

芦潮港海上风资源变化特性分析

海上风资源特性对海上风电场的建设具有重大影响,是海上风机选型及排布的关键因素,因此对其进行研究十分必要。利用测风塔测量得到上海芦潮港地区风速数据,并分析了该地区风速、风向、风能密度分布及其变化特性。结果表明：在芦潮港地区海上风速分布描述上,Logistic函数具有最好的精度,Weibull函数很难描述单月风速分布;芦潮港地区风向主要来自正北与东北方向;随着芦潮港地区测风塔测风高度的增加,年平均海上风速逐步趋于8 m/s;芦潮港地区年平均风能密度不低于290 W/m2,具有较为充足的风能资源,可为风电场收益提供保障。     

基于灰色马尔柯夫模型的采购预测

以灰色GM(1,1)和马尔柯夫理论为基础,提出基于灰色马尔柯夫模型的采购预测方法。首先利用灰色模型进行短期预测,再利用马尔可夫理论进行波动状态预测,最后得到采购量期望值。实例结果表明,灰色马尔柯夫模型预测精度较高,具有较好的应用价值,能为采购预测工作提供有用依据。     

海上风电场激光雷达尾流测试分析

针对海上风电场中尾流风速衰减恢复缓慢、影响范围远的特点,为解决目前海上风电场前期规划设计中的机位排布和后期运行优化阶段无法客观评估真实尾流影响大小及范围的问题,设计海上风电场激光雷达尾流测试结合尾流模型对比验证实验。将扫描式激光雷达布放在海上风电机组塔筒基础平台上,采用PPI探测模式获得风电机组尾流数据,根据激光雷达不同俯仰角的PPI扫描数据特点进行尾流模型数据匹配提取和对比分析,实现多模型、不同高度层的数据对比验证和研究分析。结果表明海上风电机组尾流水平风速衰减呈高斯分布,不同高度层和来流风况条件下Park-Gauss模型对尾流风速的预测与实测数据吻合度均较高,对尾流边界的定位准确可靠,可作为大型海上风电场机位排布优化及尾流控制分析的参考尾流模型。     

灰色理论在负荷预测中的应用

电力系统的负荷预测是电力规划、生产和运行等工作的重要基础,准确的负荷预测有利于提高电网运行的安全稳定性,增强供电可靠性,从而提高电力系统的经济效益和社会效益.首先分析预测模型的要求及对各种预测方法的简单介绍,以一个已开发的《基于灰色理论的电力负荷预测系统》为例简单探讨灰色理论在负荷预测中的实际应用.     

隔震结构基于灰色预测的振动最优控制

提出对隔震结构实施灰色预测即时控制，采用GM（1，1）模型，推导结构状态向量的灰色预测方程，结合线性二次型最优控制理论（LQR），设计了隔震结构的即时预测控制方案，并研究了其振动控制性能。研究结果表明：对隔震结构再实施主动控制具有控制力小且控制效果好；采用灰色预测控制能有效减小结构振动控制的时滞影响。     

汽车销售分析与预测系统研究

销售预测是企业供应链管理的关键环节,通过预测企业可以制定科学的采购、生产、库存、销售等计划,所以销售预测对企业经营决策具有重大的研究意义。在数据仓库的基础上,采用灰色系统理论进行预测,并验证灰色GM(1,1)预测模型的可行性。     

灰色预测法在机械测试中的应用

通过运用灰色系统理论建立关于轴承磨损量的灰色预测模型,计算结果表明,预测模型的计算值与实际测定值之间非常接近,而且可进一步预测设备运行状态趋势。灰色系统理论,其理论的简洁和思想方法的新颖特点表明,它将成为机械设备故障诊断的有力工具。灰色预测法的引进,丰富了设备状态监测与故障诊断技术学科的基础理论,推动了该学科向更高水平发展,预示了该学科具有更广阔的应用前景。     

柴油机热力性能的灰色预测

提出了一种基于柴油机示功图数据分析及灰色预测理论的柴油机热力性能预测方法。该方法从一系列实测示功图压力数据中还原燃烧规律，提取燃烧规律曲线的特征值，并采用灰色预测理论来预测未来的燃烧规律，代入柴油机工作过程计算程序中得以其各热力参数，具有一定的理论及实用价值。     

马尔科夫理论在物流量预测中的应用研究

物流量预测对于物流产业规划和发展的举足轻重。本文将马尔可夫理论与灰色模型相结合，介绍了应用马尔科夫理论的物流量预测方法，并对当地的物流量进行预测，结果表明这种方法具有良好的精度和准确性。     

基于优化GM(1,1)模型的可视化沉降预测数据的精度研究

软土地基的最终沉降变形对于高速公路、铁路、机场及港口码头等建设工程的设计安全及正常使用影响重大,从用灰色理论进行沉降预测的结果看,模型的取值直接决定了预测结果的准确性．如何取值、按什么规律取值是灰色理论计算准确性的核心．为此,基于优化的GM(1,1)模型,开发了用VB语言编写的沉降预测灰色可视化软件,通过对不同时间间隔的取值进行精度分析,并将预测结果与实际监测数椐进行对比,表明该方法能够更为精准地预测软土地基沉降,具有工程实用价值．