考虑风速分布与日非平稳性的风速数据预处理方法研究

风电场采集的风速数据受到较多气象条件的影响,容易引入多种噪声信息,具有较强的不稳定性。因此,在进行风速预测前引入数据预处理的步骤是十分必要的。研究了一种考虑风速数据分布特性与日非平稳性的数据预处理方法,采用Box-Cox变换与分时标准化处理风速数据,基于最小二乘支持向量机(LSSVM)进行短期风速预测,实例证明,该方法能够有效提高LSSVM模型的预测精度。     

一种短期风电功率集成预测方法

为提高短期风电功率预测精度,缩短模型训练时间,提出了一种短期风电功率集成预测方法。根据风速功率曲线和风速频率特征,将风速划分为高、中、低三段,并对每段的风速功率特征进行统计分析。高、低风速段功率波动较大,使用最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)方法可取得较高的预测精度。中风速段风速数据点较多,且风速和功率有明显的物理关系,使用高斯(Gaussian)模型预测。并用风速功率等级表对各段预测的结果进行订正,保证了算法的稳定性。用上海某风电场2014年的历史数据,验证了Gaussian模型以及高、中、低风速段对应的预测算法选取的合理性。与LSSVM预测方法相比较,集成预测方法既提高了预测精度又缩短了预测时间,适合风电场短期功率的实时预测。     

基于WRF模式和PSO-LSSVM的风电场短期风速订正

风速预测是风电场风电功率预测的基础与前提,以数值天气预报(WRF模式)为基础进行风速预测,为了提高WRF模式预测的准确性,采用最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine, LSSVM)对WRF模式输出的风速进行订正。同时,为提高LSSVM算法的精确度和减小拟合过程的复杂度,采用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)对其参数进行优化。试验结果表明:采用LSSVM订正可以进一步减小WRF模式预测风速的误差,再经过PSO优化后,相对均方根误差和相对平均绝对误差降低了5%~10%,均方根误差下降了0.5 m/s。与未经优化的LSSVM以及极限学习机(ELM)算法对比分析后得出,粒子群优化最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)对WRF模式预测的风速有较好的订正效果,能进一步提高风速预测的准确性。     

基于聚类经验模态分解和最小二乘支持向量机的短期风速组合预测

从分析风速序列的非线性和非平稳性特征出发,将一种基于聚类经验模态分解(EEMD)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的组合预测模型引入到风速预测中。首先使用聚类经验模态分解将风速序列分解为一组相对平稳的子序列,以减轻不同趋势信息间的相互影响;然后运用最小二乘支持向量机对各子序列分别建模预测,为降低预测风险,使用自适应扰动粒子群算法(ADPSO)和模型学习效果反馈机制对LSSVM预测模型的输入维数和超参数进行联合优化;最后将各个子序列的预测结果叠加得到预测风速。实例研究表明,本文所提的组合预测模型可以有效挖掘风速序列特性,具有较高的预测精度。     

基于VMD-IPSO-LSSVM的短期风速预测

为了降低风速数据序列的波动性,提高短期风速预测精度,对风速数据序列进行变分模态分解(variational modal decomposition, VMD),采用改进粒子群(improved particle swarm optimization, IPSO)算法对最小二乘支持向量机(least squares support vector machines, LSSVM)进行参数寻优,建立基于VMD-IPSO-LSSVM的短期风速预测模型。利用VMD分解获得8个模态分量,对各分量分解建立IPSO-LSSVM预测模型,得到各分量预测值,将各分量预测值叠加获得风速预测值。采用实际风速数据进行算例分析,结果表明,VMD-IPSO-LSSVM模型对风速预测结果的平均相对误差为3.34%,均方根误差为0.239,预测精度高于其他短期风速预测模型,验证了VMD-IPSO-LSSVM模型在短期风速预测方面的准确性和优越性。     

基于组合模型的短期风速预测研究

风速具有较大的随机波动性,影响了电网的稳定性,风速预测对于风电并网问题至关重要。本研究采用灰色-马尔可夫链（GM-Markov）与最小二乘支持向量机（LSSVM）预测模型分别对风速进行预测,比较了各单一预测模型的精度;在此基础上研究了动态权重组合模型与0-1法组合预测模型。然后以国内某风电场的实测风速数据为例进行分析,结果表明,单一预测方法时好时坏,稳定性较差,组合预测模型总体效果较好,具有较大的实用价值。     

基于改进鸟群算法优化最小二乘支持向量机的锂离子电池寿命预测方法研究

随着锂离子电池的广泛应用,其寿命预测与健康管理已成为当今的热点问题。锂离子电池寿命预测对于电池管理系统的稳定运行有着重要意义。采用最小二乘支持向量机(LSSVM)模型对锂离子电池剩余寿命进行预测,并采用鸟群优化算法(BSA)对LSSVM参数进行寻优。为提高BSA的全局搜索能力,对BSA进行改进,并提出改进鸟群算法(IBSA)。最后,采用IBSA优化LSSVM模型,建立了IBSA-LSSVM预测模型并对锂离子电池剩余寿命进行预测。测试结果表明,IBSA-LSSVM模型对锂离子电池剩余寿命有良好的预测效果和预测稳定性。     

基于小波变换和改进萤火虫算法优化LSSVM的短期风速预测

准确预测风速对风电规模化并网至关重要。为提高短期风速预测精度,提出一种基于小波分解和改进的萤火虫算法优化最小二乘支持向量机超参数的风速预测模型。首先利用小波变换将风速时序分解为近似序列和细节序列,然后对各序列分别利用一种新颖的混沌萤火虫算法优化LSSVM进行预测,最后将各序列预测值叠加得到最终风速预测值。在两种时间尺度的实测数据上进行仿真计算。结果表明,该算法较交叉验证的LSSVM, IPSO-LSSVM, WD-DE-LSSVM及BP神经网络等多种经典算法预测精度更高,表明了该算法的有效性和优越性。     

基于改进鸟群算法优化最小二乘支持向量机的锂离子电池寿命预测方法研究

随着锂离子电池的广泛应用,其寿命预测与健康管理已成为当今的热点问题。锂电池寿命预测对于电池管理系统的稳定运行有着重要意义。采用最小二乘支持向量机(LSSVM)模型对锂离子电池剩余寿命进行预测,并采用鸟群优化算法(BSA)对LSSVM参数进行寻优。为提高BSA算法的全局搜索能力,对BSA算法进行改进,并提出改进鸟群算法(IBSA)。最后采用IBSA算法优化LSSVM模型,建立了IBSA-LSSVM预测模型并对锂离子电池寿命进行预测。测试结果表明,IBSA-LSSVM模型有良好的预测效果和预测稳定性。     

基于统计聚类与时序分析的风电场短期风速预测模型

在时间序列预测法的基础上,运用统计聚类分析的方法对历史风速数据进行预处理,综合考虑了气象因素对风速的影响。根据预测日的平均风速、最大和最小风速、风向及温度等特征参数,按照相似性最大的原则,选择合适的风速数据作为预测建模用的训练样本。与未经预处理的数据所建立的模型相比,预测精度得到了显著提高,并验证了采用统计聚类分析来预处理数据的正确性,为更精确地预测风电功率提供了条件。     

风场短期风速预测研究

提出一种基于支持向量机的短期风速预测模型,并通过小波分解和遗传算法实现模型中的数据预处理和参数寻优。模型包括数据处理单元、参数寻优单元和支持向量机单元,以历史风速值作为输入,输出未来时间段的风速值。同时,通过引入模型的可调参数,提高模型对应不同风场风速数据的普遍适应性。实验结果表明,模型的预测效果良好,并具有较好的适应性,可适应不同地区的风场数据。     

风电场风速预测模型研究

介绍了两种风电场风速预测模型,分别是BP神经网络模型和小波-BP神经网络组合模型。BP神经网络模型是风速预测中常用的模型之一,小波技术和BP神经网络结合,即为组合模型。小波技术将风速时间序列按时间和频率两个方向展开,体现了各成分对预测值贡献率的不同。将BP神经网络模型和小波-BP神经网络组合模型分别应用到我国朱日和风电场的逐时风速预测中,从预测结果对比得出组合模型更适合该风电场的逐时风速预测。     

风电场风能资源评估

结合甘肃省玉门市低窝铺二期风电场工程对测风资料进行了分析,得出1年中各月份的平均风速,10m高及70m高处各等级风速的百分比,风向分布等,可得出主风向、年风功率密度及年风能可利用小时数,从而实现对风能资源的精确评估。     

风能与风力发电

阐述了风力发电的基本原理，世界风力发电的发展概况和风力发电对环境保护的作用。     

风电场风能资源评估及微观选址

风电场区域范围内的风能资源藴藏状况,是开发风力发电项目最基础的组成因素,能否客观的掌握其风能资源状况是项目成功和避免投资风险的关键所在。     

海上风力发电的风速和风轮机的输出转矩

通过观测的风速数据拟合出风速的威布尔分布曲线,了解风资源的分布情况.并根据风的随机性建立风速变化模型,应用Matlab软件对风速波形进行仿真,进而建立变桨距风机转子的仿真模型.了解在最大风能下,对应的风轮机输出转矩的变化特性以及随着风速的变化所对应的功率变化曲线.仿真结果表明所建立的风力机模型能较好的跟踪风速的变化,实...     

风切变指数在风电场风资源评估中的应用

以内蒙古地区3座70m高测风塔连续2年的实测数据来分析风切变指数的变化,结果表明:1)不同高度梯度的风切变指数受地面粗糙度及周围地形地貌的影响较大。2)计算相邻高度的风速时,采用相邻高度间的风切变指数计算得到的结果较好;计算相差较大的高度间风速时,采用拟合曲线得到的风切变指数计算得到的结果较好。3)利用3～25m/s的风切变指数计算各月风速及年均风速结果都与实测值最接近;而利用全部风速数据的风切变指数计算统计各月风速往往比实测值偏大;利用3～25m/s拟合曲线得到的风切变指数统计各月风速比实测值偏小。     

基于风资源评估的风电机组设计风速分析

以新疆某风区的地形、风资源情况为研究对象,分析其历史风资源基础数据。通过计算、分析风能密度、风向频率及风能密度的方向分布、风速年变化、湍流强度、年发电量等主要参数,优化和确定有利于该地区的风力机设计风速和功率。通过例证分析了尾流的影响,指出进行风力发电机组选型和配置时应注意的问题。     

风能及风力发电问题

风能是一种重要的可再生能源,探讨了风能应用的可行性;介绍了我国目前风能利用的情况;分析了风力发电中的一些主要问题及产生的原因,并给出了克服这些问题的对策。     

区域风能规划中的风资源参数及等效风速序列求解方法

在面积较广阔、建有多个风速观测站的区域风能规划中,缺乏能够描述区域等效风资源状况的风速数据以及相应的求解方法。针对区域等效风速序列及风速分布特性参数难于求解的问题,调查总结了常用风能规划模型中用于描述风速变化特性及风资源分布的重要参数,分析了参数选择对风能规划的影响,提出基于多维自回归模型的区域等效参数及区域等效风速序列求解方法,给出一种仅利用月平均风速合成风速数据的方法。以可再生电力混合优化模型为计算平台,以建有多个风速观测站的某区域为算例,参数求解方法及合成风速方法的合理性进行了验证分析。结果表明,2种方法都能够求得合理的区域等效风速数据;利用月平均风速合成风速数据的方法,能够合成具有一定可参考性的、适用于区域风能规划的风速数据。