基于风速时空信息的BP神经网络

基于风速历史数据统计法和基于地理信息与数值预报的物理方法都不能经济、有效、准确地对超短期风速做出预测。为了满足超短期风速预测的时效性和准确性,提出了基于风速历史数据和周边风速数据的风速时空信息BP神经网络超短期风速预测的思想,并研究了基于风速时空信息BP神经网络风速预测模型。建立基于MATLAB平台的BP神经网络预测程序,并实例验证了基于风速时空信息BP神经网络风速预测方法具有更高的精确度、时效性和经济性。     

风能资源的开发利用(續一)

4.风速的变幅风速大小变化的幅度称为风速的变幅。其数值为最大瞬时风速减最小瞬时风速。因此,可以计算出一天、一个月以及一年的风速变幅。另外,也可以用风速变幅率这样一个参数来衡量一天、一个月或一年的风速大小变化。风速变幅率等于一天、一个月或一年的最大瞬时风速与最小瞬时风速之差除以其平均风速,就得到日风速变幅率、月风速变幅率或年风速变幅率。例如,某地某日的平均风速为10米/秒,其最大瞬时风速为     

用实测风速校正的短期风速仿真研究

风速仿真是风力发电研究的重要手段之一。该文简述了风特征研究概况,建立了基于Kaimal风速功率谱的短期风速仿真模型;将仿真风速与实测风速时间序列做对比,发现仿真结果总体性态良好,但无法反映被仿真场址的特定风速变动规律。因此,进一步提出了用实测风速校正仿真风速的方法,校正后的仿真风速不仅总体性态良好,而且能很好地反映被仿真场址的特定风速变动规律。该文的短期风速仿真方法可以用于短期风速预测、风轮机动态仿真、风力发电控制与电能质量分析等风力发电仿真研究,也可以用于其它风工程、信号分析等领域的仿真研究。     

750kV乌鲁木齐～哈密输电线路设计风速分析计算

新疆750kV乌鲁木齐～哈密输电线路利用沿线气象站和铁路测风站的实测风速数据,分析了本研究区内的10min平均风速、月平均风速、各风向频率及最大瞬时风速、大风危害,并建立了10min平均最大风速与瞬时最大风速的回归方程,求得铁路的测风站的最大风速,考虑到线路的走向、地形和微地貌等因素对线路设计风速的影响,对新疆750kV乌鲁木齐～哈密输电线路的设计风速提出了建议,供设计参考。     

三种计算风速威布尔分布参数的比较

介绍计算威尔分布参数的累积分布函数拟合法、平均风速和标准差估计法和平均风速和最大风速估计等三种算法,并应用此算法计算了鄱阳气象站的风速威布尔分布参数。根据分布参数拟合了鄱阳县气象站的三种风速概率分布,将拟合的风速概率分布与同期的风速实际频率分布结果进行相关分析,依据相关系数判断拟合效果的好坏。通过比较得到了以下结论:平均风速和标准差估计法效果最好,累积分布函数拟合法次之,由于最大风速变化比较随机,平均风速和最大风速估计法效果波动最大,整体效果差。通过多年最大风速的平均数与平均风速计算,能减少最大风速抽样的随机性误差,结果更具代表性。     

基于风速时空信息的BP神经网络超短期风速预测研究

基于风速历史数据统计法和基于地理信息与数值预报的物理方法都不能经济、有效、准确地对超短期风速做出预测。为了满足超短期风速预测的时效性和准确性,提出了基于风速历史数据和周边风速数据的风速时空信息BP神经网络超短期风速预测的思想,并研究了基于风速时空信息BP神经网络风速预测模型。建立基于MATLAB平台的BP神经网络预测程序,并实例验证了基于风速时空信息BP神经网络风速预测方法具有更高的精确度、时效性和经济性。     

陕北典型风能特性分析

该文分析了榆林靖边与定边2处风电场2019年测风塔观测数据,发现两地风速、风向分布具有较强局地性,靖边风电场年平均风速明显小于定边风电场年平均风速,靖边地区风速概率属于单峰分布,定边地区风速分布更加均匀,靖边风电场70 m平均风速呈现V字型分布,定边地区风速分布呈现浅U字型。靖边与定边均呈现出冬季平均风速大,夏季风速最小,风功率密度冬春季最大,夏秋季明显降低的分布特点,且两地70 m风功率密度与陕西年负荷在春、夏、秋3季均呈现较明显的反向分布。     

集对分析理论在风电场风速区间预测中的应用

风力发电的出力直接取决于风速,因此需要提高风速的预测精度。考虑到风速点预测精度的提高有较难克服的瓶颈,文中提出一种针对风速的区间预测方法,将集对分析原理引入风速的区间预测中,利用风向、温度、气压、湿度等影响因素的训练数据,并考虑风速点预测的结果误差分布及风速变化率的影响,确定未来某时间段内风速的预测值所属的分类集合,以该分类集合的上下限作为风速预测区间的上下限,从而实现了风速的区间预测。以国内某风电场的数据进行训练和预测,验证了基于集对分析理论的风速区间预测方法的有效性,同时所提方法的预测结果可以用于风电场功率预测。     

基于三杯式风速传感器的风速监测站设计

鉴于目前可作为计算机监控网络的风速监测仪是非常少见的,论文设计了一种可方便接入分布式监控系统的风速监测站.监测站采用三杯式风速传感器作为风速传感设备,AT89C2051作为MCU,RSM485CHT作为通信接口,通过计数器测量周期得到风速.设计中,给出了监测站结构及组成、风速测量原理及风速传感器接口电路、风速测量程序和数据通信程序.实践表明该设计是切实可行的,具有很强的实用性.     

不规则风速概率分布的混合半云建模方法

针对目前风电场风速概率分布模型拟合精度低、通用性差的问题,根据不确定性数学理论,提出一种基于混合半云模型的风速建模方法。该模型通过逆向云发生器求取区域风速样本的期望、熵、超熵数字特征,建立相应区域的半云模型,应用正向云发生器对不规则的风速概率分布进行分区拟合。单峰、不规则、多峰特性风速概率分布实例计算结果表明:所提风速混合半云模型简单高效、通用性强,适用于任意风速概率分布,对具有单峰、不规则、双峰或多峰特性的风速概率分布均能获得较高的拟合精度。