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常规的风电场功率预测建模主要方法是将数值天气预报产生的气象要素输入基于历史scada数据建立统计模型,得到全场预报总功率。但是新投产的风电场没有历史scada数据,而风电场功率预测的准确性主要依赖于短期风速预报的精度。因此,为提高新投产风电场功率预测的准确性,短期风速预报的建立是基于数值气象预报的物理模型和统计模型相结合的方式。首先,通过数值气象模式输出风电场测风塔处轮毂高度层的气象要素;其次,通过建立神经网络模型和多元线性回归两种统计方法对模式输出数据进行修正;最后,对误差的来源进行分类分析。在江苏某风场的测试结果表明,较传统的方式,预测精度有了明显的提高,该方法能够消除数值气象预报的振幅偏差,但相位偏差仍是误差的主要来源。 相似文献
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电力行业作为关系国计民生的重点基础行业,肩负电力系统关键信息基础设施建设、运营及数据安全等多重使命,已成为国家级网络攻击的重点目标。而以风力、太阳能为代表的新能源发电系统作为未来新型电力系统的主力电源,保障其网络安全对保障电力稳定供应、维护国民经济稳定和国家安全具有重要意义。近期,欧洲多家风能公司遭遇网络攻击,涉及风电机组8000余台,严重影响了当地电力的正常供应和电力系统的稳定性。本文对近期所发生的针对新能源行业网络攻击的事件进行了简要分析,并为新能源企业在接下来的运维中提供一些应对措施。 相似文献
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