风电模型
风电场建模和仿真研究
风电场建模和仿真研究一、本文概述随着全球能源结构的转型和可再生能源的大力发展，风电作为一种清洁、可再生的能源形式，在全球范围内得到了广泛的关注和应用。
风电场作为风电能源的主要载体，其运行效率、经济效益及安全性直接决定了风电产业的健康发展。
因此，对风电场进行精确建模与仿真研究，对于提升风电场的设计水平、优化运行策略、预测和评估风电场的性能具有重要的理论价值和现实意义。
本文旨在全面系统地探讨风电场的建模与仿真技术，通过对风电场各个组成部分的深入分析，构建一个真实反映风电场运行特性的仿真模型。
本文首先对风电场的基本原理和结构进行概述，介绍风电场的主要组成部分及其功能；接着，详细阐述风电场建模的关键技术，包括风力发电机组模型、风电场电气系统模型、风电场控制系统模型等；然后，介绍风电场仿真的基本流程和方法，包括数据收集、模型构建、仿真实验及结果分析等；结合具体案例，展示风电场建模与仿真技术在风电场设计、运行优化和性能评估中的应用。
通过本文的研究，希望能够为风电场的设计、运行和管理提供有益的参考和指导，推动风电产业的可持续发展。
二、风电场建模基础风电场建模是研究风电能转换、风电系统运行及风电场优化布局的重要手段。
建模的准确性直接关系到风电场运行的安全性和经济性。
风电场建模主要基于风电机组的运行特性、风电场的布局、地形地貌、气象条件以及电网接入方式等因素。
在风电场建模过程中，首先需要对风电机组进行单机建模。
这通常涉及风电机组的空气动力学特性、机械动力学特性、电气控制特性等方面的研究。
其中，空气动力学特性主要研究风轮对风能的捕获能力，机械动力学特性关注风电机组在风载荷作用下的动态响应，而电气控制特性则关注风电机组的能量转换和并网控制。
除了单机建模外，风电场建模还需要考虑风电场的整体布局。
风电场的布局直接影响到风能的分布、风电机组之间的相互干扰以及风电场的整体发电效率。
因此，在建模过程中，需要综合考虑地形地貌、风向风速分布、湍流强度等因素，以确保风电场布局的合理性。
风电功率预测模型与优化研究
风电功率预测模型与优化研究随着全球能源需求的不断增长和环境问题的日益严重，可再生能源作为一个清洁、可持续的能源选择，受到了越来越多的关注。
风能作为其中一种重要的可再生能源，正逐渐成为国内外能源应用的主流之一。
而针对风电开发和运营过程中的可靠性和经济性问题，风电功率预测模型与优化研究变得格外重要。
1. 风电功率预测模型风电功率预测模型是指通过分析历史风速、风向、温度、湿度等气象参数数据，结合风电场实际发电数据，建立起对未来一段时间内风电场功率输出的预估模型。
根据不同的需求和数据可用性，风电功率预测模型可以分为基于统计学方法、基于物理学方法和基于机器学习方法等多种类型。
基于统计学方法的风电功率预测模型使用历史数据的统计特征来进行预测。
这种方法的优点是简单易实现，但对于风电机组输出功率具有明显季节性和周期性的情况下，预测结果可信度较低。
基于物理学方法的风电功率预测模型则基于风能转换过程的物理方程来进行建模与预测。
这种方法需要精确的风力学和气象学知识，并能较好地根据现场环境参数和风电机组特性进行建模。
但由于模型的复杂性，需要大量的参数和计算资源，并且对于复杂地形和变化环境下的精确预测存在一定困难。
基于机器学习方法的风电功率预测模型是近年来研究的热点之一。
通过训练算法来获得数据之间的潜在关系，并将其泛化到未知数据上，以实现对未来风电功率的预测。
常用的机器学习方法包括支持向量机、神经网络、决策树等。
这些方法可以灵活地适应不同的数据特征，且在较长时间尺度上具有较高的准确性。
2. 风电功率预测优化风电功率预测的准确性对于风电场的运营和规划至关重要。
在实际应用中，预测误差将会导致发电计划的违约、成本的增加以及供电系统的不稳定等问题。
因此，针对风电功率预测的优化研究也变得十分重要。
首先，对于风电功率预测模型本身的优化是一个关键问题。
通过对现有模型进行改进或结合不同的模型方法，可以提高预测的准确性和鲁棒性。
例如，可以引入多种模型的组合方法，使其具备更好的适应性和可靠性；还可以结合其他数据特征，如风能资源的空间分布和设备状态参数等，以提高预测效果。
电力系统中的风电功率预测模型
电力系统中的风电功率预测模型一、引言电力系统是现代社会的重要基础设施之一，风电作为可再生能源的重要组成部分，具有环保、可持续等特点。
然而，风能的不稳定性和变化性给电力系统的运行带来了一定的挑战。
因此，准确预测风电功率对电力系统的规划、运行和调度具有重要意义。
本文将介绍电力系统中的风电功率预测模型。
二、数据预处理在建立风电功率预测模型之前，首先需要对数据进行预处理。
由于风力的不稳定性，风速、风向和风能之间存在一定的关联关系。
因此，需要采集历史风速、风向和风能数据，并进行清洗、对齐和归一化处理，以便用于后续建模。
三、基于统计方法的预测模型基于统计方法的预测模型是最常见的风电功率预测方法之一。
其中，基于时间序列分析的模型是较为常用的方法之一。
该方法使用历史风电功率数据，并结合多种统计技术和算法，通过拟合历史数据的趋势和周期性，来预测未来一段时间内的风电功率。
常用的时间序列分析方法包括ARIMA模型、回归模型等。
四、基于人工智能的预测模型近年来，随着人工智能技术的迅速发展，基于人工智能的风电功率预测模型也得到了广泛的研究和应用。
其中，基于神经网络的模型是较为常见的方法之一。
该方法通过建立多层神经网络，将历史风电功率数据作为输入，通过网络的训练和学习，得到一个能够较为准确预测未来风电功率的模型。
此外，还可以利用支持向量机、遗传算法等人工智能技术进行风电功率预测。
五、模型评估与改进模型的评估是模型建立的一个重要环节，它可以评估模型的预测能力和准确性。
常用的评估指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。
在评估模型的基础上，可以对模型进行改进。
例如，可以引入外部因素（如天气状况、季节变化等）来改进预测模型的准确性，也可以通过提高数据质量和模型参数调整等方法来改进模型的性能。
六、模型应用与展望风电功率预测模型在电力系统中具有广泛的应用前景。
它可以为电力系统提供可靠的风电功率预测结果，为电力系统的运行和调度提供决策支持，同时也可以为电力市场的交易和电价的制定提供参考。
风电展示模型设计方案
风电展示模型设计方案风电展示模型设计方案一、设计目标本风电展示模型的设计目标是为了向观众展示风力发电的原理和工作过程，增强观众对风力发电的了解和认识，提高公众对可再生能源的认可度，以及促进可再生能源的普及和应用。
二、设计思路本风电展示模型采用仿真模型的形式，通过模型展示风力发电站的各个组成部分和工作流程。
模型包括风力发电机组、风力发电塔、风力叶片、变速器、发电机、电网接入等，通过模型的动态展示和注释说明，让观众能够直观地了解风力发电的原理和工作过程。
三、设计要点1. 模型比例：根据实际情况，选择适当的模型比例，使观众能够清晰地看到每个组成部分的细节和工作流程。
2. 可动性设计：模型的主要部分应设计成可动的，以体现风力发电的工作原理和流程。
例如，风力叶片和发电机应能够旋转，变速器应能够自动调整，模拟风力发电机组的实际工作状态。
3. 示意图设计：使用图表、流程图等形式，对风力发电的工作原理和工作流程进行说明，使观众更易于理解。
4. 环保材料：模型的制作材料应尽量选择环保材料，符合可持续发展的理念。
5. 互动性设计：增加观众的互动性，例如，设计一个按钮，当观众按下按钮时，模型会模拟风力发电工作状态，并发出适当的声音效果。
四、设计展示示范1. 展示模型应放置在人流较大的地方，例如园林景区、科技馆等。
同时，应配备专业讲解人员，向观众详细解释风力发电的原理和意义。
2. 设计一个展示台，将模型放置于台上，以便观众更好地观看和了解。
3. 制作一份简洁明了的展示手册，向观众提供有关风力发电的基本知识和模型的相关说明。
观众可以在阅读手册的同时观看模型，更加深入地了解风力发电的工作原理和流程。
五、预期效果通过本风电展示模型的设计与展示，预期达到以下效果：1. 增强观众对风力发电的理解和认识，提高公众对可再生能源的认可度。
2. 促进可再生能源的普及和应用，推动可持续发展的进程。
3. 激发观众对科学和技术的兴趣，培养更多的科技人才。
风电功率预测模型的多指标融合评价方法
风电功率预测模型的多指标融合评价方法魏爱雪;田建艳;王芳;金玉雪【摘要】目前风电功率预测模型种类很多,模型评价是进行模型优选的重要依据.针对从单一指标进行评价比较片面,而不同指标下的最优模型又往往不统一的问题,提出了一种基于离差最大化的多指标融合评价方法.首先建立了风电功率预测模型的评价指标体系,根据离差最大化思想来确定各指标的权重系数,最终计算融合评价值得出各模型的评价排序及最优模型.采用山西某风电场的实际数据进行MATLAB仿真研究,并利用两组预测数据进行对比验证,仿真结果表明,该融合评价方法可以得出较为全面、稳定的评价结果,且操作步骤简单,能够有效地指导模型评价.【期刊名称】《电力系统及其自动化学报》【年(卷),期】2016(028)006【总页数】6页(P26-30,36)【关键词】风电功率预测;多评价指标;离差最大化;权重系数;融合评价【作者】魏爱雪;田建艳;王芳;金玉雪【作者单位】太原理工大学信息工程学院,太原030024;太原理工大学信息工程学院,太原030024;新型传感器与智能控制教育部重点实验室,太原030024;太原理工大学信息工程学院,太原030024;新型传感器与智能控制教育部重点实验室,太原030024;太原理工大学信息工程学院,太原030024【正文语种】中文【中图分类】TM614风能作为新能源的一种，具有无污染、储量大、可再生和分布广等优点。
但风能资源具有间歇性和随机性的特点，会使风电机组的输出功率产生波动，从而对电网调度和电网稳定运行造成不利影响［1］。
因此，准确的风电功率预测是实现风电常规化和规模化并网的重要支撑［2］。
目前短期风电功率预测模型种类很多，每个预测模型的特点不同，预测精度也参差不齐。
为此有必要研究有效适用的评价方法对多个预测模型进行评价，了解各模型的预测效果，选出最优模型进行风电功率预测，以提高预测精度。
然而，对模型进行评价时，单一评价指标一般只能反映模型的某方面特征，因此需要建立评价指标体系来反映模型的整体预测效果。
计及气象因素和风速空间相关性的风电功率预测模型
计及气象因素和风速空间相关性的风电功率预测模型计及气象因素和风速空间相关性的风电功率预测模型引言：随着能源需求的增长和可再生能源的重要性，风能作为一种清洁、可再生的能源以其巨大的潜力受到了广泛关注。
风力发电是一种利用风能转化为电能的方式，而风力发电的效率很大程度上取决于对风速变化的预测准确性。
由于气象因素的复杂性以及风速在空间上的不均匀分布，风电功率预测一直是一个挑战性问题。
本文将介绍一种新的风电功率预测模型，该模型能够考虑气象因素和风速空间相关性，以提高风力发电的效率。
一、相关性分析在构建风电功率预测模型之前，首先需要进行相关性分析。
我们需要确定与风速变化相关的气象因素，以及各个气象因素之间的相关性。
常见的气象因素包括风向、气温、湿度等。
通过对历史气象数据的分析，可以得到这些气象因素与风速之间的相关性系数。
进一步，可以通过对不同地点的风速数据进行分析，得出不同地点之间风速变化的空间相关性。
二、模型构建基于相关性分析的结果，我们可以构建一个多元线性回归模型。
以风速为目标变量，气象因素为解释变量，通过回归分析来预测未来风速的变化。
为了考虑风速在空间上的相关性，我们引入空间统计模型。
该模型可以将不同地点之间的风速数据联系起来，建立空间相关性关系。
例如，可以使用克里金插值法来构建反距离权重矩阵，以表征不同地点之间的风速空间相关性。
三、数据收集与处理在构建风电功率预测模型之前，需要收集大量的气象和风速数据。
这些数据可以来自气象站、风力发电场等。
同时需要注意数据的质量和准确性，对不符合要求的数据进行去噪和修复。
另外，还需要对数据进行预处理，如标准化和归一化处理，以便于后续的建模和分析。
四、模型验证与优化建立好风电功率预测模型后，需要对模型进行验证和优化。
可以使用历史数据进行模型验证，对模型的预测结果与实际风速进行比较，评估模型的准确性。
如果模型存在误差或偏差，可以通过调整模型参数、改进模型结构等方式进行优化。
风功率预测三种模型
风电功率预测问题摘要风能是一种可再生、清洁的能源，风力发电是最具大规模开发技术经济条件的非水电再生能源。
现今风力发电主要利用的是近地风能。
近地风具有波动性、间歇性、低能量密度等特点，因而风电功率也是波动的。
大规模风电场接入电网运行时，大幅度地风电功率波动会对电网的功率平衡和频率调节带来不利影响。
如果可以对风电场的发电功率进行预测，电力调度部门就能够根据风电功率变化预先安排调度计划，保证电网的功率平衡和运行安全。
因此，如何对风电场的发电功率进行尽可能准确地预测，是急需解决的问题。
根据电力调度部门安排运行方式的不同需求，风电功率预测分为日前预测和实时预测。
日前预测是预测明日24小时96个时点（每15分钟一个时点）的风电功率数值。
实时预测是滚动地预测每个时点未来4小时内的16个时点（每15分钟一个时点）的风电功率数值。
对于问题一我们建立了3个模型：1、时间序列模型即指数平滑模型2、拟合回归模型3、神经元预测模型即BP模型。
针对这3种模型，根据相对误差的大小和准确度的大小判断来确定优先选择哪个模型。
对于问题二，在第一问的基础上对相关模型进行了比较，分析，做出了预期。
对于问题三，在第一问的基础上，对相关的模型进行了改善，使其预测的更加准确。
关键词：风功率实时预测 BP网络神经 matlab 时间序列问题的重述一、背景知识1、风功率预测概况风功率预测是指风电场风力发电机发电功率预测。
风电场是利用在某个通过预测的坐标范围内，几座或者更换多的经过科学测算，按照合理距离安装的风力发电机，利用可控范围内的风能所产生的电力来实现运行供电。
由于风是大气压力差引起的空气流动所产生的，风向和风力的大小时刻时刻都在变化。
因而，风力发电具有波动性、间歇性和随机性的特点。
这些特点所导致的风电场功率波动，会对地区电网整体运行产生影响，进而会影响到整个地区总网内的电压稳定。
因此，当风力发电场，特别是大容量风力发电场接入电网时，就会给整个电力系统的安全、稳定运行带来一定的隐患。
新能源风电发展预测与评价模型
新能源风电发展预测与评价模型汇报人：日期:•引言•新能源风电发展现状及趋势•新能源风电发展预测模型目录•新能源风电评价模型•新能源风电发展策略建议•结论与展望•参考文献01引言随着全球能源结构的转型，风电等新能源在能源供应中的地位日益重要。
能源结构转型政策支持技术进步各国政府纷纷出台新能源政策，以推动风电等新能源的发展。
风电技术的不断进步，如大型化、智能化等，提高了风电的发电效率和竞争力。
03研究背景与意义0201本研究旨在预测未来几年全球新能源风电的发展趋势，评估其发展潜力，为政策制定者和企业决策者提供决策参考。
研究目的本研究将采用文献综述、数据分析和专家咨询等方法，综合运用多种研究手段，对新能源风电的发展进行全面评估。
研究方法研究目的与方法02新能源风电发展现状及趋势国内外新能源风电发展现状国内现状风电场建设规模不断扩大风力发电技术持续升级•风电产业快速发展，成为可再生能源的重要支柱国际现状全球风电市场持续增长欧美国家保持风电技术领先地位发展中国家风电市场潜力巨大新能源风电发展趋势与挑战发展趋势海上风电成为发展重点分布式风电受到重视•储能技术将得到应用以解决风电的不连续性新能源风电发展趋势与挑战新能源风电发展趋势与挑战挑战风力发电设备的生产和运维成本仍需降低需要解决电网接入和调度问题风能资源的不确定性导致发电量不稳定03新能源风电发展预测模型通过线性回归模型，分析风电装机容量与时间的关系，预测未来风电装机容量的趋势。
预测模型的构建线性回归模型利用支持向量机模型，对风电功率进行预测，该模型具有良好的泛化性能和分类能力。
支持向量机模型采用灰色预测模型，对风电装机容量的增长速度进行预测，该模型适用于对具有指数增长趋势的数据进行预测。
灰色预测模型收集过去十年的风电装机容量数据，并进行预处理，如缺失值填充、异常值处理等。
历史数据获取风电场所在区域的气象数据，如风速、风向、气压等，以评估风电功率的波动情况。
风电功率预测模型
第一页答卷编号：论文题目：A 题风电功率预测问题指导教师：参赛学校：报名序号：证书邮寄地址：（学校统一组织的请填写负责人）第二页答卷编号：A 题风电功率预测问题摘要风能是一种可再生、清洁的能源，风力发电技术的进一步研究和开发对解决能源危机、缓解环境压力以及提升经济发展水平具有重大的意义。
据此，本文通过建立一系列数学模型来研究和探索风电功率的预测以及提高预测精度问题。
针对第一问，本文提出指数平滑法、小波神经网络以及时间序列ARMA 三种预测模型对风电功率进行预测。
指数平滑法采用平滑公式为：s t x t 1 (1 )S t 1,0 1,t 3，通过调整平滑参数来优化预测精度；小波神经网络采用的小波基函数为Morlet 母小波基函数，小波神经修正采用梯度修正法；ARMA 模型通过确定自回归阶数和移动平均阶数来构造预测表达式。
结针对第二问，本文在第一问所求结果的基础上，使用熵值赋权法对三种模型进行归一化处理，所得权值向量为w (0.3246,0.3344,0.341) ，得到一组基于以上三种模型的预测数据。
使用拟合与聚类分析得出单机系统对多机系统P4 的相关性高于对总机系统的相关性，据此，使用基于李雅普诺夫中心极限定理的通过假设相对误差小于题目要求的概率模型，求得单机组和多机组的通过检验概率为：最后得出普遍性规律为：由于多机预测较精确，可以用多机系统的预测结果对单机进行预测。
修正单机系统预测所带来的相对误差，提高精度。
针对问题三，本文建立基于遗传算法的ARMA 模型，对ARMA 模型的阶数进行优化。
定义平均相对变动值( ARTD )，并令遗传算法的适应度函数为：f(x) ARTD。
最后得到具有更高预测精度的模型。
具体指标值如下表：本文提出的模型对风电功率的预测具有重大的借鉴意义，并可将其模型推广应用至工程预测、股票分析、生产计划等问题上。
关键字：风电功率预测、时间序列、指数平滑法、小波神经网络、遗传算法1 问题重述1．1 问题背景根据百度百科，“风”是“跟地面大致平行的空气流动，是由于冷热气压分布不均匀而产生的空气流动现象” 。
风电经济测算模型建立
风电经济测算模型建立随着环保意识的日益提高，风能作为一种清洁能源受到越来越多人的关注。
风电作为其中的一种形式，在电力行业中具有重要地位。
然而，风电项目的投资和建设并不是一项简单的任务，需要经过严谨的测算和分析，才能确保项目的盈利和可持续发展。
因此，建立一种科学、合理的风电经济测算模型至关重要。
1.模型建立的步骤建立风电经济测算模型的第一步是确定模型的基本框架。
该框架应包括项目评估指标体系、资金投入及收益评估、风电机组选型、电网接入等主要内容。
在此基础上，可以逐步完善模型，包括考虑气象条件、环境保护、设备维护等因素。
在确定好整体框架后，就可以对所需数据进行搜集分析，并对模型进行调整。
2.模型参数的确定建立风电经济测算模型的关键是对参数的确定。
此类参数可以分为两大类：运营成本和收益。
运营成本包括风电机组的设备购置成本、维护成本、管理成本等。
而收益则为该项目所带来的收益，包括发电收益、政府补贴、碳排放权收益等。
这些参数的确定需要利用相关数据，如风资源测算结果、风电机组的性能参数等，来进行分析和计算。
3.模型的应用建立好的风电经济测算模型可以用来进行各种预测和分析。
比如，在项目建设之前可以利用模型对项目的盈利能力进行评估，为项目立项提供可靠的数据支撑。
在项目建设阶段，可以运用模型对项目的进展情况进行实时测算和跟踪分析，对项目进行合理的调整。
在项目运营阶段，模型可用于对项目的管理和维护成本进行预测和分析，确保项目的长期盈利。
4.模型的改善与完善建立的风电经济测算模型并非一成不变，需要根据实际情况进行分析和调整。
比如，在新能源政策或环保要求变动时，需要对模型进行更新调整，以保证该模型时刻符合政策和环保要求下的真实数据。
同时，在项目建设过程中，可能会出现一些意外情况，如恶劣气候，需要根据情况对模型进行进一步的完善。
在风电行业中，建立科学的经济测算模型是确保项目可持续发展和盈利的关键所在。
该模型需要包括项目评估指标体系、资金投入及收益评估、风电机组选型、电网接入等整体框架，然后需要对各项参数进行确定和调整。
风电机缩比模型参数
中段
Φ84×370.4
下段
Φ84×374.2
基础环
Φ84×33
风电机底部转盘
Φ120×10
塑料
叶片转速10~15RPM
图3叶片详细尺寸图（缩比模型，单位：mm）
图4叶轮详细尺寸图（缩比模型，单位：mm）
表2风电机转动信息
参数名称
参数值
风电机转速范围
0~30r/min
速度精度
（强化玻璃钢）
锌铬膜（达克罗）涂层
叶轮
无
QT400-18AL
机舱
4044×3900×3720
QT400-18AL
发电机
Φ4982×3450
QT400-18AL
塔架（85m）
上段ΦΒιβλιοθήκη 570×Φ3295×22480钢制锥筒
中上段
Φ3295×Φ4200×22090
中段
Φ4200×18520
下段
Φ4200×18710
0.1r/min
速度调整的操作方式
旋钮显示
速度调节方式
共7档: 0r/min , 5r/min，10r/min，15r/min，20r/min，25r/min，30r/min
附录：
表3各部件参数（原始）
机组型号
金风77/1500
部件名称
外形尺寸（mm）
材料
防腐
叶片
37300
（详细尺寸见图3）
玻璃纤维增强树脂
图1风电机整体结构图
图2风电机真实模型图
表1各部件参数（缩比模型）
机组型号
金风77/1500（比例尺1:50）
部件名称
外形尺寸（mm）
电力系统中的风电功率预测模型构建与分析
电力系统中的风电功率预测模型构建与分析在当今能源紧缺和环境保护日益重要的背景下，可再生能源的应用越来越广泛。
风能作为一种清洁、可再生的能源形式，已经成为当今电力系统中的重要组成部分。
然而，由于风能的不稳定性和难以预测性，风电功率预测成为了电力系统规划、调度和运营中的关键问题。
因此，构建准确且可靠的风电功率预测模型对于电力系统的稳定运行和经济性至关重要。
为了解决风电功率预测问题，研究人员们提出了各种预测模型。
下面将介绍几种常用的风电功率预测模型，并分析它们的特点和适用范围。
1. 物理模型物理模型基于风能的物理特性和机理原理，通过建立风力发电机和风速之间的数学模型来预测风电功率。
该模型需要大量的风速、温度、湿度等气象数据和风电机组的运行参数，并考虑地形、大气稳定度等因素的影响。
物理模型的优势在于能够准确地预测风电功率，尤其适用于中长期功率预测。
然而，物理模型对数据的要求高，需要大量的气象数据和风电机组运行参数，且计算复杂，因此不能满足实时预测的需求。
2. 统计模型统计模型通过对历史风速和风电功率数据的统计分析来建立预测模型。
常用的统计模型包括时间序列模型、回归模型和人工神经网络模型。
时间序列模型基于时间序列的特性，通过对历史数据的自相关性和趋势进行分析来预测未来的风电功率。
回归模型则通过建立风电功率和气象数据之间的线性或非线性回归关系来进行预测。
人工神经网络模型则是通过模拟神经元之间的连接和运算过程来建立预测模型。
统计模型具有计算简单、预测准确度较高的特点，适用于短期和中期功率预测。
3. 智能优化模型智能优化模型结合了机器学习和优化算法，通过对大量历史数据的学习和训练来建立风电功率预测模型。
常用的智能优化模型包括遗传算法、粒子群算法和支持向量回归等。
这些方法能够自动地从海量数据中提取风能的规律和特征，并建立高精度的预测模型。
智能优化模型通过不断的学习和适应能够提高预测的准确性，并优化预测模型的参数。
风功率预测三种模型
风电功率预测问题摘要风能是一种可再生、清洁的能源，风力发电是最具大规模开发技术经济条件的非水电再生能源。
现今风力发电主要利用的是近地风能。
近地风具有波动性、间歇性、低能量密度等特点，因而风电功率也是波动的。
大规模风电场接入电网运行时，大幅度地风电功率波动会对电网的功率平衡和频率调节带来不利影响。
如果可以对风电场的发电功率进行预测，电力调度部门就能够根据风电功率变化预先安排调度计划，保证电网的功率平衡和运行安全。
因此，如何对风电场的发电功率进行尽可能准确地预测，是急需解决的问题。
根据电力调度部门安排运行方式的不同需求，风电功率预测分为日前预测和实时预测。
日前预测是预测明日24小时96个时点（每15分钟一个时点）的风电功率数值。
实时预测是滚动地预测每个时点未来4小时内的16个时点（每15分钟一个时点）的风电功率数值。
对于问题一我们建立了3个模型：1、时间序列模型即指数平滑模型2、拟合回归模型3、神经元预测模型即BP模型。
针对这3种模型，根据相对误差的大小和准确度的大小判断来确定优先选择哪个模型。
对于问题二，在第一问的基础上对相关模型进行了比较，分析，做出了预期。
对于问题三，在第一问的基础上，对相关的模型进行了改善，使其预测的更加准确。
关键词：风功率实时预测 BP网络神经 matlab 时间序列问题的重述一、背景知识1、风功率预测概况风功率预测是指风电场风力发电机发电功率预测。
风电场是利用在某个通过预测的坐标范围内，几座或者更换多的经过科学测算，按照合理距离安装的风力发电机，利用可控范围内的风能所产生的电力来实现运行供电。
由于风是大气压力差引起的空气流动所产生的，风向和风力的大小时刻时刻都在变化。
因而，风力发电具有波动性、间歇性和随机性的特点。
这些特点所导致的风电场功率波动，会对地区电网整体运行产生影响，进而会影响到整个地区总网内的电压稳定。
因此，当风力发电场，特别是大容量风力发电场接入电网时，就会给整个电力系统的安全、稳定运行带来一定的隐患。
用于超短期风电预测的混合深度学习模型
文章编号:１００４－２８９Ｘ(２０２２)０４－００５０－０４用于超短期风电预测的混合深度学习模型孙国强１ꎬ项航１ꎬ王新居１ꎬ侯清民１ꎬ索连帅１ꎬ马腾飞１ꎬ刘建伟１ꎬ黄传亮１ꎬ王照阳２(１ 华电河南新能源发电有限公司ꎬ河南㊀郑州㊀４５００００ꎻ２ 南京华盾电力信息安全测评有限公司ꎬ江苏㊀南京㊀２１００００)摘㊀要:为提高风功率预测的准确性ꎬ本文提出了一种基于注意力机制的ＣＮＮ－ＬＳＴＭ风功率预测模型ꎮ首先进行数据预处理ꎬ采用最小二乘法ｋ阶曲线对输入数据进行平滑处理ꎬ并对平滑化后的数据归一化ꎻ其次ꎬ利用卷积神经网络对输入数据特征提取ꎻ然后ꎬ在传统长短期记忆网络模型中融入注意力机制ꎬ进一步从大量信息中提取有用信息ꎬ提高模型预测精度ꎮ最后ꎬ以甘肃省某风电场实测数据为依据进行仿真分析ꎬ验证所设计模型的优越性ꎮ仿真结果表明ꎬ文中模型可以有效降低风功率预测误差ꎮ关键词:卷积神经网络ꎻ长短期记忆网络ꎻ注意力机制ꎻ风功率预测中图分类号:ＴＭ７１㊀㊀㊀㊀㊀文献标识码:ＢＣＮＮ￣ＬＳＴＭＷｉｎｄＰｏｗｅｒＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＡｔｔｅｎｔｉｏｎＭｅｃｈａｎｉｓｍＳＵＮＧｕｏ￣ｑｉａｎｇ１ꎬＸＩＡＮＧＨａｎｇ１ꎬＷＡＮＧＸｉｎ￣ｊｕ１ꎬＨＯＵＱｉｎｇ￣ｍｉｎ１ꎬＳＵＯＬｉａｎ￣ｓｈｕａｉ１ꎬＭＡＴｅｎｇ￣ｆｅｉ１ꎬＬＩＵＪｉａｎ￣ｗｅｉ１ꎬＨＵＡＮＧＣｈｕａｎ￣ｌｉａｎｇ１ꎬＷＡＮＧＺｈａｏ￣ｙａｎｇ２(１ ＨｕａｄｉａｎＨｅｎａｎＮｅｗＥｎｅｒｇｙＰｏｗｅｒＧｅｎｅｒａｔｉｏｎＣｏ Ｌｔｄ.ꎬＺｈｅｎｇｚｈｏｕ４５００００ꎬＣｈｉｎａꎻ２ ＮａｎｊｉｎｇＨｕａｄｕｎＰｏｗｅｒＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｅｃｕｒｉｔｙＥｖａｌｕａｔｉｏｎＣｏ Ｌｔｄ.ꎬＮａｎｊｉｎｇ２１００００ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:ＩｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｗｉｎｄｐｏｗｅｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎꎬａＣＮＮ￣ＬＳＴＭｗｉｎｄｐｏｗｅｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ.Ｆｉｒｓｔｌｙꎬｔｈｅｄａｔａｉｓｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｅｄꎬｔｈｅｋ￣ｏｒｄｅｒｃｕｒｖｅｏｆｔｈｅｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅｍｅｔｈｏｄｉｓｕｓｅｄｔｏｓｍｏｏｔｈｔｈｅｉｎｐｕｔｄａｔａꎬａｎｄｔｈｅｓｍｏｏｔｈｅｄｄａｔａｉｓｎｏｒｍａｌｉｚｅｄꎻＳｅｃｏｎｄｌｙꎬｔｈｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｉｓｕｓｅｄｔｏｅｘｔｒａｃｔｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｔｈｅｉｎｐｕｔｄａｔａꎻＴｈｅｎꎬｔｈｅａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍｉｓｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｉｎｔｏｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＬＳＴＭｍｏｄｅｌｔｏｆｕｒｔｈｅｒｅｘｔｒａｃｔｕｓｅｆｕｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｒｏｍａｌａｒｇｅａｍｏｕｎｔｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｐｒｅ￣ｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌ.ＦｉｎａｌｌｙꎬｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｍｅａｓｕｒｅｄｄａｔａｏｆａｗｉｎｄｆａｒｍｉｎＧａｎｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅꎬｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓｉｓｃａｒｒｉｅｄｏｕｔｔｏｖｅｒｉｆｙｔｈｅｓｕｐｅｒｉｏｒｉｔｙｏｆｔｈｅｄｅｓｉｇｎｅｄｍｏｄｅｌ.Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｏｄｅｌｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｒｅｄｕｃｅｔｈｅｗｉｎｄｐｏｗｅｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｅｒｒｏｒ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋꎻｌｏｎｇｓｈｏｒｔ￣ｔｅｒｍｍｅｍｏｒｙｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋꎻａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍꎻｗｉｎｄｐｏｗｅｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ１㊀引言高比例风电并网是实现可持续发展的需求[１]ꎮ但是由于风力发电具有很强的随机性㊁波动性与不可控性[２]ꎬ大规模风电并入电网会使系统的安全稳定运行面临挑战ꎮ提高风功率预测精度ꎬ利用准确的预测数据进行调度安排ꎬ是解决上述问题最为经济的手段ꎮ㊀㊀风功率预测的常见方法主要有物理方法和统计方法两大类[３]ꎮ数值天气预报[４]是典型的物理预测方法的代表ꎬ该方法不需要大量的历史数据ꎬ但是模型建立过程中会涉及到地形㊁地旋风等难以被描述的物理现象ꎬ导致预测误差较大ꎮ统计方法通过分析历史数据间的规律建立预测模型ꎬ主要有时序外推法和人工智能法等ꎮ该方法相比于物理预测方法ꎬ具有较高的预测精度ꎮ㊀㊀循环神经网络(ｒｅｃｕｒｒｅｎｔｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋꎬＲＮＮ)可以有效保存历史信息ꎬ在预测方面应用广泛ꎮ但若时间步长较长ꎬＲＮＮ可能会发生梯度消失问题ꎮ长短期记忆网络(ｌｏｎｇｓｈｏｒｔ￣ｔｅｒｍｍｅｍｏｒｙꎬＬＳＴＭ)是基于ＲＮＮ的改进ꎬ通过遗忘门单元可以有效避免梯度消失问题ꎬ适用于处理时间差较长的序列[５－６]ꎮ㊀㊀专家以人类视觉的研究为依据ꎬ提出注意力机制[７－８]ꎮ注意力机制能够对神经网络各隐藏层分配不同的权重ꎬ使得隐藏层能够关注重要信息ꎮ文献[９]将注意力机制融入门控制循环单元模型中进行股票预测ꎬ并通过仿真验证该模型具有较高的预测精度ꎮ文献[１０]利用注意力机制将ＬＳＴＭ网络中原有的遗忘门与输入门转换为注意力门ꎬ并根据深度策略计算ꎬ得到深度注意力门ꎬ来提高模型对输入信息的识别性能ꎮ㊀㊀此外ꎬ单一的预测模型有可能在某几个预测点处产生较大误差[１１]ꎮ文献[１２]设计了一种将离散小波变换与ＬＳＴＭ结合的短期风功率预测模型ꎬ有效去除了数据中存在的大量噪声ꎬ提高预测精度ꎮ文献[１３]首先利用奇异谱分析对非线性时序数据进行预处理ꎬ然后再通过ＬＳＴＭ进行预测ꎮ㊀㊀综上ꎬ本文充分利用卷积神经网络(ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋꎬＣＮＮ)的高效特征提取能力ꎬ将ＣＮＮ与ＬＳＴＭ相结合ꎬ并在ＬＳＴＭ网络中融入注意力机制ꎬ构建了一种基于注意力机制的ＣＮＮ－ＬＳＴＭ风功率预测模型ꎮ文章首先采用最小二乘法ｋ阶曲线对输入数据进行平滑处理ꎬ并对平滑化后的数据归一化ꎻ其次ꎬ利用卷积神经网络对输入数据特征提取ꎻ然后ꎬ在传统ＬＳＴＭ模型中融入注意力机制ꎬ进一步从大量信息中提取有用信息ꎬ提高模型预测精度ꎮ最后ꎬ以甘肃省某风电场实测数据为依据进行仿真分析ꎬ验证所设计模型的优越性ꎮ２㊀数据预处理㊀㊀由于风电出力具有较强的间歇性㊁随机性与波动性ꎬ多个风电场集成时会使总的风电曲线在不同时刻出现抵消波动或加重波动现象ꎬ影响网络训练效果ꎮ本文采用最小二乘法ｋ阶曲线ꎬ对输入至卷积神经网络的数据进行平滑处理ꎮ其中若ｋ值偏大ꎬ易出现过拟合ꎬ增大预测误差ꎻ若ｋ值偏小ꎬ易导致拟合曲线与实际曲线之间存在较大间隔ꎬ也会增大预测误差ꎮ经仿真得ｋ值取１５时ꎬ拟合效果最佳ꎮ㊀㊀除平滑处理外ꎬ在输入数据之前还需要进行归一化处理ꎮ为提高预测模型的外推能力ꎬ降低预测误差ꎬ本文在进行风功率预测时考虑了风速㊁风向和温度三种与风功率相关性较强的因素ꎮ但是ꎬ不同参量的量纲各不相同ꎬ并且数值相差很大ꎮ因此需将风速㊁温度和历史风功率数值进行归一化处理ꎬ使其映射至[－１ꎬ１]之间ꎮ归一化公式为:ｘᶄ＝ｘ－(ｘｍａｘ＋ｘｍｉｎ)/２(ｘｍａｘ＋ｘｍｉｎ)/２(１)式中:ｘｍｉｎ是变量的最小值ꎻｘｍａｘ是变量的最大值ꎮ㊀㊀对风向参量进行归一化处理时ꎬ采用正弦函数进行归算ꎬ具体为:ｘᶄ＝ｓｉｎ(ｘ)(２)３㊀卷积神经网络㊀㊀ＣＮＮ利用少量参数来提取数据间的相互关系ꎬ然后将其组合ꎬ形成高级数据特征ꎮ因此ꎬＣＮＮ具有较强的数据特征提取能力ꎮ典型的卷积神经网络主要包括输入层㊁卷积层㊁池化层㊁全连接层以及输出层ꎮ其具体结构如图１所示ꎮ图１㊀卷积神经网络结构㊀㊀每个卷积层中都含有若干个维数相同的滤波器ꎬ用来进行卷积操作ꎬ提取输入数据间的关系ꎮ卷积操作可以看作一个以已知步长㊁沿着输入数据移动的窗口ꎬ窗口每停留一次就会将相应部分的输入数据进行卷积运算ꎬ并将结果作为输出数据的特征元素的过程ꎮ滤波器的窗口大小以及滑动步幅ꎬ需要综合考虑输入数据的大小㊁特征提取的需要来设置ꎮ卷积运算公式为:ＭＮｊ＝ｆ(ðＭＮ－１ｉ ＣＮｊ＋ｂＮｊ)(３)式中:ＭｊＮ是第Ｎ个卷积层的第ｊ个特征图ꎻｆ(ｘ)是激活函数ꎻＣＮｊ是第Ｎ个卷积层的第ｊ个卷积核ꎻｂＮｊ是加性偏置ꎮ４㊀基于注意力机制的ＬＳＴＭ模型４ １㊀注意力机制㊀㊀注意力记住是基于人类视觉注意力机制形成的一种信息处理方式ꎬ可以快速从大量信息中提取有用信息ꎮ若将注意力机制融入ＬＳＴＭ模型中ꎬ可以实现信息资源的高效分配ꎬ进而在一定程度上提高预测精度ꎮ注意力机制会对ＬＳＴＭ网络中的时间序列进行加权求和运算ꎬ权重大小与每个时间点的特征重要程度有关ꎮ㊀㊀注意力机制图如图２所示ꎮ其中ꎬＨ代表隐藏层状态值ꎬｑ代表最后一个隐藏层的输出ꎬ即ＨＮꎻｅ代表每个隐藏层输出与最后一个隐藏层输出的相似度得分ꎬ由相似形函数计算获得ꎻａ代表注意力权重ꎬ由Ｓｏｆｔｍａｘ函数计算获得ꎻＣ代表注意力机制层的输出向量ꎬ由每层的注意力权重与隐藏层输出乘积后叠加获得ꎮ图２㊀注意力机制４ ２㊀ＬＳＴＭ预测模型㊀㊀ＬＳＴＭ网络是基于循环神经网络的改进ꎬ适用于处理时间较长的序列ꎬ能够实现数据的长时记忆ꎮ传统ＬＳＴＭ基本单元如图３所示ꎮ图３㊀ＬＳＴＭ基本单元㊀㊀第一部分为遗忘门ꎬ用来读取上一时刻输出ｈｔ－１与当前时刻输入ｘｔꎬ实现无用信息的舍弃ꎻ第二部分为输入门ꎬ用来将需要保留的信息保存至单元状态ꎬ将需要更新的信息添加至单元状态ꎻ第三部分为输出门ꎬ用来将内部记忆单元中的信息输出至ｈｔꎮ计算式如下:㊀㊀ｆｔ＝σ(Ｗｆｘｔ＋Ｗｆｈｔ－１＋ｂｆ)(４)ｉｔ＝σ(Ｗｉｘｔ＋Ｗｉｈｔ－１＋ｂｉ)(５) Ｃｔ＝ｔａｎｈ(ＷＣｘｔ＋ＷＣｈｔ－１＋ｂＣ)(６)Ｃｔ＝ｆｔ Ｃｔ－１＋ｉｉ Ｃｔ(７)Ｏｔ＝σ(Ｗｏ ｘｔ＋Ｗｏ ｈｔ－１＋ｂｏ)(８)ｈｔ＝Ｏｔ ｔａｎｈ(Ｃｔ)(９)式中:Ｗｆ为遗忘门网络训练权重ꎻｂｆ为遗忘门网络训练偏置ꎻＷｉ为输入门网络训练权重ꎻｂｉ为输入门网络训练偏置ꎻＷｃ为输入单元网络训练权重ꎻｂｃ为输入单元网络训练偏置ꎻＷｏ为门网络训练权重ꎻｂｏ为遗忘门网络训练偏置ꎻＣｔ为记忆单元ꎮ㊀㊀基于注意力机制的ＬＳＴＭ模型如图４所示ꎮ图４㊀基于注意力机制的ＬＳＴＭ模型㊀㊀模型由长短期记忆网络和注意力机制两部分组成ꎮ首先将ＣＮＮ处理后的数据输入至模型ꎬ经ＬＳＴＭ单元后得到隐藏层状态Ｈｔꎻ然后通过注意力机制计算出隐藏层向量间的相似度得分ꎬ通过Ｓｏｆｔ￣ｍａｘ函数计算注意力权重ꎻ最后对不同隐藏层输出向量与对应的权重相乘并叠加ꎬ求得最终预测结果ꎮ５㊀预测结果评价指标㊀㊀本文以均方根误差(ｒｏｏｔｍｅａｎｓｑｕａｒｅｅｒｒｏｒꎬＲＭＳＥ)和平均绝对误差(ｍｅａｎａｂｓｏｌｕｔｅｅｒｒｏｒꎬＭＡＥ)为依据ꎬ作为评价预测准确度的指标ꎮ公式如下εＲＭＳＥ＝１ｎðｎｉ＝１(ｐｉ－ｐᶄｉ)２(１０)εＭＡＥ＝１ｎðｎｉ＝１ｐｉ－ｐᶄｉ(１１)㊀㊀式中:ｐｉ代表风功率预测值ꎻｐᶄｉ代表风功率实际值ꎮ６㊀算例分析㊀㊀以甘肃某风电场２０１１年１月１日至２０１７年１２月３１日的实测数据为数据集ꎬ每１５ｍｉｎ采样一次ꎬ并通过交叉验证的方式获得适用本文实际场景的训练集㊁验证集和测试集ꎬ具体如表１所示ꎮ表１㊀数据集选取数据类型选取时段数据集２０１１年１月１日 ２０１７年１２月３１日训练集２０１１年１月１日 ２０１５年１２月３１日验证集２０１６年１月１日 ２０１６年１２月３１日测试集２０１７年１月１日 ２０１７年１２月３１日㊀㊀为更好显示设计模型的优越性ꎬ本文分别选取ＬＳＴＭ模型㊁ＣＮＮ－ＬＳＴＭ模型与融入注意力机制的ＣＮＮ－ＬＳＴＭ模型进行风功率预测ꎬ各模型针对２０１７年１２月１日当天的预测结果如图５所示ꎬ评价指标如表２所示ꎮ图５㊀不同预测模型的结果对比㊀㊀由图５可知ꎬ３种预测模型所得的结果均与实际风功率曲线趋势大致相同ꎬ但使用本文设计的预测模型得出的结果在数值上更接近真实值ꎮ通过表２也可看出ꎬＬＳＴＭ模型㊁ＣＮＮ－ＬＳＴＭ模型以及融入注意力机制的ＣＮＮ－ＬＳＴＭ模型的预测误差递减ꎮ主要原因为:卷积神经网络可以有效提取数据中的高效信息ꎬ降低冗余信息对结果的干扰ꎻ注意力机制可以进一步提取有用的信息ꎬ提高模型预测精度ꎮ表２㊀不同预测模型的预测误差模型评价指标数值ＬＳＴＭＲＭＳＥ１０ ８１ＭＡＥ９ ７９ＣＮＮ－ＬＳＴＭＲＭＳＥ８ ７７ＭＡＥ７ ６３基于注意力机制的ＲＭＳＥ７ １２ＣＮＮ－ＬＳＴＭＭＡＥ６ １１７㊀结论㊀㊀本文综合考虑ＣＮＮ与注意力机制ꎬ建立了基于注意力机制的ＣＮＮ－ＬＳＴＭ的风功率预测模型ꎮ通过与ＬＳＴＭ模型和ＣＮＮ－ＬＳＴＭ模型所得的预测结果对比ꎬ表明ＣＮＮ具有的特征提取能力可以在一定程度上降低模型的预测误差ꎻ加入注意力机制后的ＬＳＴＭ网络可以更好地捕捉输入数据的重要信息ꎬ提高模型预测精度ꎮ参考文献[１]㊀汪欣ꎬ蔡旭ꎬ李征.结合交叉局部异常因子和注意力机制的超短期风电功率预测方法[Ｊ].电力系统保护与控制ꎬ２０２０ꎬ４８(２３):９２－９９.[２]㊀杨茂ꎬ周宜.计及风电场状态的风电功率超短期预测[Ｊ].中国电机工程学报ꎬ２０１９ꎬ３９(５):１２５９－１２６８.[３]㊀范高峰ꎬ王伟胜ꎬ刘纯ꎬ等.基于人工神经网络的风电功率预测[Ｊ].中国电机工程学报ꎬ２００８(３４):１１８－１２３.[４]㊀孙荣富ꎬ张涛ꎬ和青ꎬ等.风电功率预测关键技术及应用综述[Ｊ].高电压技术ꎬ２０２１ꎬ４７(４):１１２９－１１４３.[５]㊀张宇帆ꎬ艾芊ꎬ林琳ꎬ等.基于深度长短时记忆网络的区域级超短期负荷预测方法[Ｊ].电网技术ꎬ２０１９ꎬ４３(６):１８８４－１８９２.[６]㊀杨子民ꎬ彭小圣ꎬ郎建勋ꎬ等.基于集群动态划分与ＢＬＳＴＭ深度学习的风电集群短期功率预测[Ｊ].高电压技术ꎬ２０２１ꎬ４７(４):１１９５－１２０３.[７]㊀ＣａｒｒａｓｃｏＭꎬＢａｒｂｏｔＡ.Ｓｐａｔｉａｌａｔｔｅｎｔｉｏｎａｌｔｅｒｓｖｉｓｕａｌａｐｐｅａｒａｎｃｅ[Ｊ].ＣｕｒｒｅｎｔＯｐｉｎｉｏｎｉｎＰｓｙｃｈｏｌｏｇｙꎬ２０１９ꎬ２９:５６－６４.[８]㊀郑雄风ꎬ丁立新ꎬ万润泽.基于用户和产品Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ机制的层次ＢＧＲＵ模型[Ｊ].计算机工程与应用ꎬ２０１８ꎬ５４(１１):１４５－１５２.[９]㊀谷丽琼ꎬ吴运杰ꎬ逄金辉.基于Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ机制的ＧＲＵ股票预测模型[Ｊ].系统工程ꎬ２０２０ꎬ３８(５):１３４－１４０.[１０]㊀余莉萍ꎬ梁镇麟ꎬ梁瑞宇.基于改进ＬＳＴＭ的儿童语音情感识别模型[Ｊ].计算机工程ꎬ２０２０ꎬ４６(６):４０－４９.[１１]㊀张学清ꎬ梁军ꎬ张熙ꎬ等.基于样本熵和极端学习机的超短期风电功率组合预测模型[Ｊ].中国电机工程学报ꎬ２０１０ꎬ３３(２５):３３－４０ꎬ８.[１２]㊀ＬＩＵＹꎬＧＵＡＮＬꎬＨＯＵＣꎬｅｔａｌ.Ｗｉｎｄｐｏｗｅｒｓｈｏｒｔ￣ｔｅｒｍｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＬＳＴＭａｎｄｄｉｓｃｒｅｔｅｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍ[Ｊ].ＡｐｐｌｉｅｄＳｃｉｅｎｃｅｓꎬ２０１９ꎬ９(６):１１０８.[１３]㊀罗凤章ꎬ张旭ꎬ杨欣ꎬ等.基于深度学习的综合能源配电系统负荷分析预测[Ｊ].高电压技术ꎬ２０２１ꎬ４７(１):２３－３２.收稿日期:２０２２－０２－１４。
风电经济运行管控模型——“理论发电量平衡分析法”的创新与实践
按照“来多少风、能发多少电、损失了多少、损失去了哪”的思路，建立“理论发电量平衡分析法”，创新风电经济运行管控及分析评价模型。
实践表明，该模型能有效防止指标漂移，增强对标合理性，具有一定推广价值。
伴随经济发展进入新常态，发电市场进入“双降双低”通道，风电利用小时持续下降，盈利空间不断压缩，“做强存量、做优增量”成为风电企业健康持续发展的必然选择。
风力发电无需消耗常规能源，变动成本比重较小，一旦资源、设备、造价确定，若要提高盈利能力，后期唯有加强经济运行管理，度电必争以最大限度提高发电利用小时数。
然而，相比传统火电，风电具有“资源不可控、运行变量多、状态切换快”的独特性，一直以来还没有一个系统、固化的电量分析评价模式，能够全面准确地帮助风电企业找出电量损失方向和成因，客观合理的开展对标评价，风电经济运行管理仍处于粗放阶段。
近年来，在大数据、云计算等信息化技术驱动下，行业对风电应发电量（本文也称理论发电量）开展了深入研究，也取得了一定成果。
在此背景下，笔者结合自身企业实际，按照“知道来多少风、能发多少电、损失了多少、损失去了哪”的管理思路，创新建立“理论发电量平衡分析法”，并作为所在企业风电经济运行管控模型。
应用实践表明，该模型能够有效提升风电企业管控能力，促进风电场经济运行水平的提高，具有一定借鉴和推广价值。
管控模型的建立依据《风电场理论发电量与弃风电量评估导则》（NB/T31055-2014）对理论功率的概念，给出风电场理论发电量的定义和计算方法：理论发电量定义：指风机在安装调试完成后（处于实际风速、风频、空气密度等气候条件和地形地貌条件中），在理想状态下[2]（无电网限电、无故障及受累影响，各部件达到最优调试状态），给定周期内机组所能发的最大电量，也称之为“理论应发电量”。
理论发电量的计算：第一步：综合考虑风电场所处区域的地形、粗糙度变化情况，结合风电场实际布局，建立风电场数字化模型，对风机历史运行数据进行分析、校正，形成风机拟合功率曲线。
关于风电场风机排布距离和列阵方式及海上风电场的模型
关于风电场风机排布距离和列阵方式与海上风电场的模型摘要：随着能源需求增长与化石燃料资源日趋枯竭的矛盾日益突出，干净的可再生能源越来越受到人们的欢送和重视，风力发电是新能源中最具有经济开展前景的一种发电形式。
目前，在进展风电场风机优化布置模拟计算时，均忽略了风轮的湍流影响，而采用简化风机尾流线性扩模型，即尾流影响边界随距离线性增大模型。
此外，多数风机尾流模型未考虑风经过风机后的尾流影响区域直径的突然扩大，而一些考虑了该因素的尾流风速预测解析计算公式，那么不能满足上游风机后风速与尾流影响区域边界的连续性。
为此，本文推导了一种新的简化风机尾流模型。
研究风电机组尾流效应对风电场输出功率的影响，建立比拟全面的风电场输出功率和风速的关系模型，为研究风电场运行优化排布和规划方面的有关问题奠定了根底。
针对问题1，本文考虑尾流效应对风电场组的影响，同时考虑了尾流边界效应模型，确定了速度与功率关系式，从到而确定风电场之间的最正确距离，提出一个完整的模型。
针对问题2，在上述模型的根底上，进一步考虑了风向、风速、迎风角等因素对风电场组效率的影响，经过对数据的处理，我们可以得知有关速度的概率分布f(V),建立速度分布函数；逐渐增加了模型的复杂性，对风电场的模拟更接近现实情况，因此模型模拟得到的结果与问题1相比，结论更灵活易行。
针对问题3，从海上风能资源的分析到建风电场的优势分析，结合海上风电机组的结构形式，分析了不同构建方式的特点并作了相应的比拟，最终提出了适合我国东南沿海建立海上风电场的风机布置方式。
关键词：尾流效应、风电、功率特性、水平轴风电场组、一、问题重述：目前我国的风电总装机容量已经到达了世界第一，但我国风电开展的成熟度仍未到达世界前列水平。
按照人均计算的风电装机容量，我国的世界排名为34，为46W/人，而同为总装机容量世界前列的美国、德国和西班牙，这一数据分别为149.8W/人、356.9W/人和463.5W/人；根据陆地面积计算，中国排名为第25位〔6.5kW/平方千米〕。
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一、风力发电模型
1风速数学模型
一年当中的大部分时间中风速都是比较平稳的，风速在0~25m/s 之间发生的概率较高。
研究表明，绝大多数地区的年平均风速都可以采用威布尔分布函数来表示
])exp[()(1k k c
v c v c k v -=）（ϕ 其中v 是平均风速，c 是尺度系数，它反映的是该地区平均风速的大小；另一个形状系数k,它能够反映风速分布的特点，对应威布尔分布密度函数的形状，取值范围一般在1.8到2.3之间。
在有些研究中为了考察暂态过程中风速的变化情况，也可以风速分解，采用四分量模型，即：基本风、阵风、渐变风和随机风。
2单个风电场模型
风力发电场输出功率的变化主要源于风速和风向的波动、风力发电机组的故障停运等，而坐落在同一风力发电场的不同风机具有几乎相同的风速、风向，因此可以假设同一风力发电场内所有风机的风速和风向相同，然后根据风力发电机组的功率特性曲线求出单个风机的输出功率，所有风机功率之和乘以一个表示尾流效应的系数即为该风力发电厂的输出功率。
其中，t SW 为风机轮毂高度处的风速，co r ci ,V V V ，以及r P 为别为风机启动风速、额定风速、切除风速以及风机额定功率。
在此基础上，引入了风机停运模型来模拟风力发电机组的故障停运：风力发电机组具有一定的故障率。
当风机处于检修状态时，输出为零；当风机处于运行状态时，输出功率由风力发电场风速决定
二、光伏发电模型
1，光伏发电系统是由光伏电池板、控制器、电能存储和变换等环节构成的发电与电能变换系统。
2，光伏发点输出功率模型
其中，P 为输出功率，mod η为该小时环境温度下的模块效率，A 为光照总面积，wr η为配线效率系数，pc η为功率调节系统的效率，tilt I 为倾斜面的光照，l horisconta I 为水平面的光照，R 为l horisconta I 到tilt I 的折算系数，sd η为模块的标准效率，m f 为匹配系数，β为效率改变的温度系数，cell T 为环境温度。