风电场短期风速预测研究
风场短期风速预测研究_罗文
2011年7月电工技术学报Vol.26 No. 7 第26卷第7期TRANSACTIONS OF CHINA ELECTROTECHNICAL SOCIETY Jul. 2011风场短期风速预测研究罗文王莉娜（北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京 100191）摘要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。
关键词：风速预测小波分解遗传算法支持向量机可调参数中图分类号：TM614Short-Term Wind Speed Forecasting for Wind FarmLuo Wen Wang Lina（Beijing University of Aeronautics and Astronautics Beijing 100191 China）Abstract A wind speed forecasting model for wind farm based on support vector machine is proposed. Through wavelet decomposition and genetic algorithm, the data are preprocessed and the parameters are optimized. The model includes data processing unit, parameter optimization and support vector machine unit. The historical wind speed data is input to the model, and the model outputs the future wind speed data. Meanwhile, the adjustable parameters of the model is introduced, in order to improve the general adaptability for the different wind speed data. The simulation results show that the forecast wind speed is following the true value, what’s more, the model can adapt to different wind data.Keywords：Wind speed forecast, wavelet decomposition, genetic algorithm, support vector machine, adjustable parameters1引言开发和利用风能的主要形式是现代大规模并网风力发电，但随着风电比例的增加，风电在带来多方利益的同时，也带来了一些不利影响，尤其是风电穿透功率超过一定值后[1]，可能会严重影响电能质量和电力系统的运行，并可能会危及常规发电方式，主要表现在电压和频率会有较大幅度的波动。
风电场的风速预测技术研究
风电场的风速预测技术研究第一章：引言风电是一种清洁能源，受到越来越多的关注和推崇。
然而，对于风电场来说，风资源的可变性是一个挑战。
因此，准确预测风速成为了风电场运营和管理的重要问题。
本文将对风电场的风速预测技术进行研究和探讨。
第二章：风速预测的重要性风速的准确预测对于风电场的运营和发电量的规划十分重要。
准确的风速预测可以帮助风电场实现最佳发电量和运营效率。
同时，风速预测还可以提前发现可能的风险，例如风暴、雷暴等极端天气，为风电场的安全管理提供参考。
第三章：风电场的风速预测方法3.1 气象学方法气象学方法是最常用的风速预测方法之一，主要基于气象观测数据和数学模型。
该方法可分为统计方法和物理方法两大类。
统计方法通过分析历史气象数据，建立统计模型来预测未来风速。
物理方法基于大气动力学和涡旋流理论等原理，以风场的环境因素为输入，通过数学模型计算并预测风速。
3.2 数学模型方法数学模型方法使用数学和统计工具，通过建立和优化各种数学模型来进行风速预测。
常见的数学模型包括神经网络模型、支持向量机模型和回归模型等。
这些模型通过分析历史气象数据和其他相关数据，挖掘其内在规律，并用于未来风速预测。
3.3 数据驱动方法数据驱动方法是近年来发展迅速的一种风速预测方法。
该方法主要基于机器学习和人工智能技术，通过大量的历史风速数据和其他相关数据，训练预测模型，并用于未来风速的预测。
常见的数据驱动方法包括基于统计的回归模型、支持向量回归模型和深度学习模型等。
第四章：风速预测模型的评估指标对于风速预测模型的评估，需要选择合适的评估指标来衡量模型的准确性和稳定性。
常见的评估指标包括均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和相关系数等。
这些指标可以帮助我们判断模型的拟合程度和预测效果，并选择最优的风速预测模型。
第五章：风速预测技术的应用5.1 发电量优化风速预测技术可以帮助风电场优化发电量和发电效益。
通过准确预测未来的风速，风电场可以调整风机的输出功率，实现最大化发电效益。
短期风速预测在风力发电中的应用
短期风速预测在风力发电中的应用引言随着对可再生能源的需求日益增长，风力发电作为其中的重要组成部分吸引了越来越多的关注。
然而，风力发电的一个主要挑战是风速的不稳定性和不可预测性。
为了解决这一问题，短期风速预测技术应运而生。
本文将探讨短期风速预测在风力发电中的应用，包括其原理、方法和作用。
一、短期风速预测的原理短期风速预测通过收集和分析过去的风速数据，结合气象学原理和统计学方法，预测接下来一段时间内风速的变化趋势。
其原理主要包括以下几个方面：A. 气象学原理：短期风速预测基于大气物理学的基本原理，包括风的形成、传输和变化等。
通过深入理解风的形成机制，可以更好地预测风速的变化。
B. 统计学方法：短期风速预测利用统计学方法对历史风速数据进行分析和建模。
常用的统计学方法包括回归分析、时间序列分析和人工神经网络等。
通过对过去风速数据的建模，可以推测出未来一段时间内风速的可能变化。
C. 数据采集：为了进行准确的短期风速预测，需要收集大量的风速数据。
通过气象站、天气雷达、卫星等设备，可以实时采集风速数据，为预测模型提供可靠的输入。
二、短期风速预测的方法短期风速预测有多种方法可供选择，根据具体需求和数据情况选择最合适的方法非常重要。
以下列举了几种常见的短期风速预测方法：A. 物理模型：物理模型是基于对大气物理学规律的深入理解建立的。
它考虑了风速的变化原理，通过建立数学方程组来模拟风速的变化。
物理模型虽然准确性较高，但计算复杂度较大，对计算资源的要求较高。
B. 统计模型：统计模型是根据历史数据建立的概率统计模型。
通过对历史数据的分析，可以找到规律和趋势，并预测未来的风速。
统计模型适用于数据量较大、数据质量较高的情况下。
C. 人工神经网络：人工神经网络是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型。
通过训练神经网络，可以将输入的历史风速数据与输出的未来风速数据进行关联，从而实现短期风速预测。
三、短期风速预测的应用短期风速预测在风力发电中有着广泛的应用，对提高风力发电的可靠性和经济性起到了重要作用。
《风电场短期风速预测方法研究》论文答辩稿1000字
《风电场短期风速预测方法研究》论文答辩稿各位老师好，我叫XXX，是XX学院XX级XX专业学生。
我的论文题目是《风电场短期风速预测方法研究》。
为提倡保护环境、节省资源的号召，开始充分利用地球上的可再生能源，比如风能、太阳能、水能等，这些资源不仅都可以加以充分利用，还有利于环保。
现阶段来看，风能的使用已然家喻户晓，风能目前属于是不可再生资源的完美替代品，而风能发电的其中一个重要因素就是风速。
但是，由于风电具有击穿和不稳定的特性，具有这些特性会严重影响风电网络的连接。
因此，有效预测风速变化和更准确的风速设计模型对于开发所需的风力至关重要。
我的论文分为四个部分：第一章分析SVM理论，基于SVM模型，提出了本文使用的LSSVM模型。
第二章根据风速数据含有噪声的特点，以及具有非线性和非均质、易突变等这些特点，风速的预测让本文很难入手，所以通过EC-LSSVM模型来论述，核函数和参数值的选择直接影响着LSSVM模型的学习能力和泛化能力，从而对LSSVM模型的预测精度和预测误差的幅度产生一定的影响，并通过实验结果更加表面本文所提的方法的有效性。
第三章为重点部分，主要介绍了EC-LSSVM和ARIMA组合模型的原理和该组合模型的风速预测方法，并且介绍非平稳时间序列和该组合模型的预测方法流程，对此也做出MATLAB仿真分析。
最后一章是对全文的总结，据前文的种种分析，总结本次研究所得，为后来的研究提供浅薄经验本篇论文的基本框架、基本结构是预测出了拟议的风速，结果证明，基于四参数集成混合核心函数的高级LSSVM模型较为简单，适用于四参数集成混合核心函数的LSSVM模型较为简单。
基于LSSVM模型，结合ARIMA模型的预测模型可以大大提高预测的准确性，并适应更高的预测精度所需要的条件。
本篇论文的研究意义与目的是：当今时代我国科学技术力量呈现不断增强的趋势，当前，在每种防御系统中都实现了自动遥控和统一的风力涡轮机运行，而没有特殊的防护装置。
电力系统中超短期风速预测研究及应用
电力系统中超短期风速预测研究及应用随着风电场规模的不断扩大，风电发电量越来越受到关注。
然而，风能的不稳定性是造成风电电量不稳定的主要原因之一，而风速是影响风能变化的重要因素。
因此，能够准确预测风速的变化趋势对于保障电力系统的稳定运行具有重要意义。
超短期风速预测即是指在未来几分钟或几小时内准确预测风速的变化趋势。
这一技术在电力系统中的应用已有很多年的历史，但是准确预测超短期风速仍然是一个难题。
因为风是一个非常复杂的自然过程，涉及到多种因素的相互作用，如地形、大气压力和温度等。
目前，超短期风速预测的方法主要分为两类：物理模型方法和统计学方法。
物理模型方法是建立起基于风场基本动力学方程及流体力学原理的数学模型，以此来预测风场的变化，从而实现对超短期风速的预测。
这种方法需要考虑到风能和风场分布之间的相互作用及影响因素的复杂性，需要提供一定程度的天气学知识支持。
但是，由于复杂的模型构建和优化的过程中存在不确定性，因此需要对不确定因素进行足够的考虑，提高模型的鲁棒性。
常见的物理模型方法包括基于雷达数据的多普勒回波匹配法、基于雷达和气象站数据的三维卷积回归法以及基于计算流体动力学的CFD模拟预测等。
统计学方法是基于历史数据的统计分析，使用统计模型对未来超短期风速进行预测。
这种方法不需要过多的先验知识，通过分析历史数据来确定变化规律，将预测结果与实际测量值对比可以估计误差的大小。
常见的统计学方法包括基于自回归移动平均模型的ARMA模型、基于灰色模型的GM模型、基于小波分析的小波变换法等。
在实际应用中，超短期风速预测需要考虑很多方面的影响因素，比如风场的复杂性、天气状况的变化、地形特征的不同以及风机本身的特性等。
因此，需要使用多种方法相结合，以提高精度和鲁棒性。
超短期风速预测在电力系统中的应用非常广泛。
首先，在电力市场中，超短期风速预测可以对实时风电发电量进行预测，从而实现对风电的有效调度和管理，减少电力系统的失调。
风电场中的风速预测研究
风电场中的风速预测研究随着环保意识的提高，可再生能源日益成为我们的重要选择，其中风能是一种无疑的选择。
风能在发电中非常重要，然而当风速变化无常时，这会给风电场带来很大的困难，导致风电场的发电效率下降，甚至无功离线。
因此，风速预测成为风电场运营中的重要问题。
本文旨在介绍风电场中的风速预测以及其研究。
一、风速预测的意义首先，我们需要了解风速预测的意义，以及为什么它是如此重要。
风速的变化对于风电场的发电能力具有重要的影响。
就如同电力系统需要负载预测一样，风电场需要风速预测来制定更好的运营计划。
当风速变化无常时，风力涡轮机的输出功率就会随之波动。
这种波动可以导致电力系统的破坏，甚至损失。
风速预测可以帮助管理者更好地计划维护和调度工作，从而提高风电场的发电能力和健康运行时间。
此外，预测还可以使发电量达到最大值，同时保障发电的可靠性。
二、风速预测的方法现在，我们来看一下风速预测的方法。
可供选择的风速预测方法有很多，其中我们可以通过气象学方法预测风速。
常见的气象学方法是基于大气物理参数的模型，例如，“微风-双参数”和“湍流-三参数”模型。
这些方法通常需要直接测量有关大气物理系统的参数。
此外，还可以使用人工智能进行风速预测，例如使用人工神经网络模型和遗传算法来进行风速预测。
这些模型可以对风速变化进行更好的预测，但是它们需要大量的数据进行学习，因此，合适的数据对于预测的准确性非常重要。
最后，还可以通过现场实时测量数据进行风速预测。
这种方法通常使用现场测量数据进行风速预测的统计分析，比如，使用转速仪器测量风机的由风力涡轮驱动的转速，从而推测出风速。
三、影响风速预测准确性的因素然而，随着风电场规模越来越大，风速预测的难度也随之增加。
因此，我们需要考虑影响预测准确性的因素。
首先，风场的特性对风速预测的准确性有显着影响。
例如，在平原区域，由于地形的平缓，风速的变化要比在山区中更加柔和，因此，预测就更加准确。
在山区中，则需要考虑风向的变化和地形的不规则性。
《2024年风电场风电功率预测方法研究》范文
《风电场风电功率预测方法研究》篇一一、引言随着全球对可再生能源的日益重视和清洁能源需求的增加，风电作为一种绿色、可再生的能源，正逐渐成为能源结构中的重要组成部分。
然而，由于风能的间歇性和不确定性，风电场的风电功率预测成为了提高风电利用率和并网安全的关键问题。
本文旨在探讨风电场风电功率预测的方法及其应用。
二、风电功率预测的意义与重要性1. 优化电网调度：通过准确的预测风电功率，电力公司可以更有效地调度其他电源，减少备用容量的浪费，实现电力系统的优化运行。
2. 提高风电利用率：准确的预测有助于提高风电场的运行效率，减少因风力波动导致的弃风现象，从而最大化利用风能资源。
3. 降低运维成本：预测有助于提前发现并处理潜在的设备问题，降低因设备故障带来的损失。
三、风电功率预测的主要方法1. 物理模型法：基于风速、风向、大气压力等物理因素构建数学模型进行预测。
该方法考虑了风能的物理特性，但受限于气象数据的准确性和实时性。
2. 统计学习法：利用历史数据和统计方法进行预测。
包括时间序列分析、机器学习算法等。
该方法对历史数据要求较高，但在数据处理和模式识别方面有显著优势。
3. 混合预测法：结合物理模型法和统计学习法的优点，同时考虑风能的物理特性和历史数据信息，以提高预测的准确度。
四、具体应用方法及实例分析1. 时间序列分析法：该方法利用历史风电功率数据建立时间序列模型，通过分析时间序列的规律性来预测未来的风电功率。
例如，基于ARIMA模型的短期风电功率预测。
2. 机器学习算法：利用神经网络、支持向量机等机器学习算法进行预测。
如深度学习模型在风电功率预测中的应用，通过对大量历史数据进行训练，建立复杂的非线性关系模型，提高预测精度。
3. 混合模型应用：结合物理模型法和统计学习法的混合模型在风电功率预测中的应用。
例如，结合风速物理模型和神经网络算法的混合模型，既能考虑风能的物理特性，又能充分利用历史数据的规律性。
五、挑战与未来展望尽管现有的风电功率预测方法取得了一定的成果，但仍面临一些挑战：1. 数据质量问题：气象数据的准确性和实时性对预测结果有重要影响。
风电场的风速预测技术研究
风电场的风速预测技术研究随着世界能源需求的不断增长，可再生能源逐渐成为了人们追逐的宝藏，而风电场则是其中之一。
对于风电场运营商而言，精确的风速预测是提高风能利用率，确保电力稳定供应的一个非常重要的指标。
因此，风速预测技术的研究已经成为了风电场行业中的一个热点问题。
一、风速预测的意义风电场是一种利用风能转换成电力的发电设施，在这种设备中，风速和其方向是十分重要的因素。
若是能够准确预测未来的风速，便可以为风电场的经营管理提供更有效的策略，以达到更优秀的电力产量。
与传统的发电模式相比，风电场不受燃料成本的限制，无需煤炭、石油、核燃料等，只需要有风便可以得到电，因此，风能是一种不耗能的可再生能源。
但风场的风速是随机的，难以预测，如果风速预测准确度不高，那么公司的利润将会受到影响。
因此，从理论上来说，对于风电场运营商而言，风速预测的准确率越高，就能够使得他们的电力生成量更加高效，并且提高电力的可靠性和稳定性，从而帮助他们创造更多利润。
二、风速预测技术的分类1. 基于物理原理的风速预测技术物理学中的流体力学原理为风速预测提供了基础理论，利用这些原理，可以建立各种不同的数值模型。
这种技术通常是首选，但它也有一些局限性，如需要计算能力较强的计算机和专业的模型建造人员，且需要更多的时间来建立一个比较准确的风速预测模型。
2. 基于统计学的风速预测技术这种技术依据概率和统计学规律建立预测模型，它的依据是历史数据和现有的气象学知识。
统计分析可以为预测系统提供输入，姑且不谈其准确性，但它也需要实时更新数据，以免影响模型的灵敏度。
3. 基于机器学习的风速预测技术机器学习的风速预测技术是相对较新的预测技术，它不是在数学模型或人的干预下进行建模的，而是利用计算机分析大量历史数据，通过算法的学习和预处理，来实现风速预测。
三、风速预测技术的应用风速预测技术在风电场中的应用越来越普遍，因为它可以帮助运营商调整风电场的操作策略和维护计划，以最大限度地利用发电机和最大化电力输出。
风电场短期风速预测方法研究
风电场短期风速预测方法研究风电场短期风速预测方法研究一、引言自然资源的日益枯竭和环境问题的加剧，使可再生能源近年来备受关注，其中风能作为重要的一种可再生能源之一，在全球范围内得到了广泛的应用。
风电场作为利用风能发电的重要设施，其发电效率和稳定性直接关系到风能的利用程度和经济效益。
而风速作为风电场发电量的主要影响因素之一，其准确预测对于风电场的日常运行和经济运营具有重要意义。
二、短期风速预测方法的研究现状目前，针对风速预测存在多种方法，如统计模型、物理模型和人工智能模型等。
统计模型主要利用历史观测数据，通过时间序列分析、回归分析等方法进行预测。
物理模型基于风场的数学模型以及大气环流动力学理论，通过计算机模拟和数值模拟等方法进行预测。
人工智能模型则依赖于神经网络、模糊理论等技术，通过学习和训练建立预测模型。
三、常用的短期风速预测方法及其特点1. 时间序列分析方法时间序列分析方法在风速预测中广泛应用，其特点是简单易懂，模型参数易获取。
基于ARIMA模型的时间序列预测方法通过分析历史风速数据的自相关性和趋势性，预测未来一段时间内的风速。
然而，由于该方法只考虑历史数据本身，对于风速预测的准确性和稳定性有一定局限性。
2. 物理模型方法物理模型方法基于大气风场的数学模型，通过计算机模拟和数值模拟等手段，预测未来一段时间内的风速。
该方法依赖于大气环流动力学理论，准确性较高。
然而，物理模型方法的建立和参数优化较为复杂，对计算机计算能力和数据精度要求较高。
3. 人工智能模型方法人工智能模型方法利用神经网络、模糊理论等技术，通过学习和训练建立预测模型。
该方法具有较强的适应性和自适应能力，能够对风速预测问题中的非线性和不确定性进行较好的处理。
然而，搭建和训练人工智能模型需要大量的数据和计算资源，且对模型参数优化和效果评估存在一定的困难。
四、未来发展方向及建议1. 综合多种模型方法短期风速预测涉及多个因素和变量之间的复杂关联，可以通过综合利用统计模型、物理模型和人工智能模型等不同方法，充分利用各模型的优势和适用范围，提高预测的准确性和稳定性。
基于风电场历史数据的短期风速及风功率预测研究
基于风电场历史数据的短期风速及风功率预测研究基于风电场历史数据的短期风速及风功率预测研究摘要：随着全球对可再生能源需求的增加，风能作为一种重要的可再生能源之一，越来越受到关注。
风速及风功率预测是最关键的问题之一，对风能利用的可靠性和优化调度具有重要意义。
本文以某风电场的历史数据为基础，研究了风速及风功率在不同时间段的预测方法，旨在为风电场的运营和管理提供参考。
1. 引言风能作为一种清洁、可再生的能源形式，不仅可以降低对化石能源的依赖，还有助于减少温室气体的排放。
为了更好地利用风能资源，提高风电场的发电能力，预测和优化风速及风功率成为研究的重要方向。
短期风速和风功率预测，即对未来几个小时或几天内风速和风功率进行预测，是风电场运营和调度的关键问题。
2. 数据采集与处理本研究选取某风电场的历史数据进行分析。
风速和风功率数据按小时间隔采集，并包括充足的历史数据。
首先，对采集的原始数据进行预处理，包括数据清洗和异常值处理。
然后，将数据划分为训练集和测试集，以便进行模型训练和性能评估。
3. 特征提取与选择在预测模型中，选取适合的特征对准确预测风速和风功率至关重要。
本研究通过对历史数据的分析，提取了一些常用的特征，如平均风速、最大风速、风向变化、天气状况等。
然后，借助统计方法和机器学习算法，对特征进行选择和权重分配。
4. 风速预测模型根据历史数据，本研究构建了一种风速预测模型。
首先，采用时间序列方法，如自回归移动平均模型(ARMA)或自回归条件异方差模型(ARCH)等，对风速数据进行建模和拟合。
然后，通过模型参数的估计和判断，预测未来短期风速。
5. 风功率预测模型基于风速预测结果，本研究进一步构建了一个风功率预测模型。
以风速为输入变量，通过回归分析等方法，建立风功率与风速之间的数学关系。
在预测阶段，根据风速的估计结果，得出相应的风功率预测值。
6. 结果分析与讨论经过模型训练和测试，本研究得到了短期风速和风功率的预测结果。
电力系统中的短期风速预测模型研究与应用
电力系统中的短期风速预测模型研究与应用概述电力系统中，风力发电已成为重要的可再生能源之一。
但是，由于风速的变化性和不确定性，风电的可靠性和发电功率的稳定性受到挑战。
因此，短期风速预测模型在电力系统中的应用变得至关重要。
本文将探讨电力系统中短期风速预测模型的研究和应用。
一、短期风速预测的重要性短期风速预测是指对未来几小时内风速的预测。
在电力系统中，准确地预测短期风速有多个重要的应用，包括：1. 风电场运营管理：风电场需要提前预测风速，以便合理安排风机的输出功率和维护计划，从而最大程度地提高发电效率和系统可靠性。
2. 负荷平衡调度：电力系统需要根据实时的负荷需求来调整发电量。
准确的短期风速预测可以帮助电力系统实施合理的负荷平衡策略，减少电力波动性，确保供电的稳定性。
3. 风电功率预测：短期风速预测可以帮助预测未来一段时间内的风电功率输出情况。
这对电力市场运营商和电力交易商来说是至关重要的，他们需要根据预测的风电功率制定购买和销售策略。
二、常见的短期风速预测方法目前，有多种方法可以用于短期风速预测。
以下是常见的几种方法：1. 物理模型方法：物理模型方法基于风场的动力学方程和气象学原理，通过数值模拟来预测风速。
这种方法需要大量的气象和地理数据，并且计算复杂度较高。
然而，物理模型方法可以提供准确的预测结果，并且适用于各种气象条件。
2. 统计模型方法：统计模型方法通过历史风速数据的分析和建模来进行预测。
常用的统计模型包括回归分析、时间序列分析和人工神经网络等。
统计模型方法通常具有较低的计算复杂度，但对数据的要求较高。
3. 混合模型方法：混合模型方法结合了物理模型和统计模型的优势，以提高预测的准确性和稳定性。
这种方法可以通过调整模型参数来适应不同的气象条件，并根据实时数据进行自适应的调整。
三、研究进展与应用案例近年来，短期风速预测模型的研究取得了显著的进展。
以下是一些应用案例：1. 基于机器学习的短期风速预测模型：利用机器学习算法，如支持向量机、随机森林和深度学习等，可以有效地建立短期风速预测模型。
风电场短期风速预测研究
1.3常用预测方法
（1）持续预测法 （2）卡尔曼滤波法 （3）时间序列法 （4）人工神经网络法 （5）模糊逻辑法
2.1时间序列法的研究过程
平稳时间序列模型 1．自回归模型AR(p) 2．移动平均模型MA(p) 3．自回归移动平均模型ARMA(p，q)
模型的分类及特征一览表
1．1．2国内风能产业发展现状
我国风能资源丰富，风能储量和可开发量都 居世界首位，其中10米高陆地可开发风能储 量2．5亿kW，海上风能储量7．5亿kW，总 计10亿kW。 在国家发改委编制的《可再生能源中长期发 展规划纲要(2004．2020)》中，国家计划在 2010年、2020年全国风电装机分别达到500 万千瓦、3000万千瓦。
风电场短期风速 预测研究
班级：数学07-1班 姓名：程旭 指导教师：曾繁慧
1．1风电产业发展现状
风能是一个非常重要和巨大的资源，它安 全、清洁、充裕而且无限，能提供源源不绝、 稳定的能源供应，而风电产业是世界上发展 得最快的能源行业，它为全球经济开始向以 可再生能源为基础的转型提供了最好的机会。 从20年前推出的样机开始，风电技术经过长 期发展的历程，今天的风电机组已经成为先 进的现代高新技术。
1非平稳时间序列
1．分离研究 (1)将时间序列转化为平稳的； (2)选取最适合的模型和阶数； (3)寻找模型的参数。 2．整体研究 从时间序列的整体上研究动态结构和变化规 律，对非平稳时间序列加以推广进行研究，
原始数据
一阶差分
原始数据偏相关图像
a=[7.75,9.84,8.84,10.08,8.85,9.55,7.53,8.97,8.92,9.04,8.08,9.07,9.96, 8.09,8.26,9.76,8.98,9.38,8.75,8.24,8.32,8.8,8.03,8.41,9.52,10.78, 11.25,11.78,10.56,10.02,9.56,8.42]; >> b=[1:32] >> plot(b,a,'*') >> hold on >> plot(a) >> c=diff(a); >> plot(c) >> hold off >> plot(c) >> [pacf,lagsl,boundsl]=parcorr(c) >> plot(pacf) >> [pacf,lagsl,boundsl]=parcorr(a)； plot(pacf) >> [acf,lagsl,boundsl]=autocorr(a,20)； plot(acf)
风力发电场中的风速预测算法研究
风力发电场中的风速预测算法研究随着能源需求的不断增长和对可再生能源的重视，风力发电作为一种可持续、清洁的能源形式正在迅速发展。
然而，风力发电的效率和可靠性很大程度上依赖于对风速进行准确的预测。
因此，风力发电场中的风速预测算法研究具有重要意义。
风力发电场中的风速预测是指通过使用气象数据和其他相关信息，来预测未来一段时间内的风速变化。
准确的风速预测可以帮助风力发电场的运营者进行优化调度和设备运维计划，提高发电效率和经济效益。
在进行风速预测算法研究时，以下几个方面是需要重点考虑的。
首先，选择合适的预测模型是风速预测算法研究的关键。
常用的预测模型包括基于统计学方法的时间序列分析、基于机器学习的回归分析和人工神经网络模型等。
每种模型都有其优势和局限性，需要根据具体情况进行选择。
例如，时间序列分析适用于具有周期性和趋势性的数据，而机器学习模型可以更好地处理复杂的非线性关系。
在选择预测模型时，需要对不同模型的表现进行比较和评估，并结合实际情况进行合理选择。
其次，数据质量对风速预测结果的准确性有着重要影响。
在进行风速预测算法研究时，需要确保数据的完整性、准确性和实时性。
气象观测数据、地理信息和历史运营数据等都可以作为建模数据，但需要经过预处理和清洗，去除异常值和噪声。
同时，还需要考虑数据的空间和时间相关性，以便更好地刻画风速变化的规律。
另外，与多元局地风速预测算法相关的特征提取和选择也是研究的重点。
多元局地风速预测算法是指基于风速和其他气象要素之间的相互作用关系进行预测。
这需要对不同要素之间的相关性进行分析，并考虑其他因素的影响，如地形、季节变化等。
合理选择特征可以提高预测模型的准确性和泛化性能。
此外，模型训练和参数优化也是研究过程中需要重点关注的内容。
在训练模型时，需要选择合适的训练集和测试集，以及适当的验证方法来评估模型的性能。
对于机器学习模型，还需要进行参数调优和模型选择，以得到最优的预测结果。
同时，需要进行模型的实时更新和在线学习，以应对新数据的变化和模型的漂移。
基于物理原理的风电场短期风速预测研究
文章编号:0254-0096(2011)05-0611-06基于物理原理的风电场短期风速预测研究收稿日期:2009-05-08基金项目:国家自然科学基金(50847042)通讯作者:冯双磊(1980 ),男,博士,主要从事电力系统分析、风电机组动态建模、风电功率预测与风能资源评估等领域的研究。
fengsl@epri sgcc com cn冯双磊,王伟胜,刘 纯,戴慧珠(中国电力科学研究院,北京100192)摘 要:对符合功率预测要求的短期风速预测进行研究,提出了基于物理原理的预测方法,该方法以数值天气预报(Numerica-l Weather -Prediction,NWP)风速为输入数据,采用粗糙度变化模型与地形变化模型反映风电场局地效应对大气边界层风的影响;通过与不同风况下的实测风速进行比较,表明预测结果基本能满足预测精度的要求,但预测准确性会随风速变化剧烈程度的增强而有所降低;根据误差分析,NWP 风速的准确性是影响预测结果的最主要因素。
关键词:风电场;风速;预测;物理原理中图分类号:TB611 文献标识码:A0 引 言风电场输出功率具有波动性和间歇性的特点,大量风电场集中并网会影响电网的安全稳定运行,对风电场输出功率进行预测被认为是增加风电接入容量、提高电力系统运行安全性与经济性的有效手段[1,2]。
准确预测风速是风电场功率预测的基础,尤其是预测时间长度满足电网调度要求的短期风速预测是决定功率预测准确度的重要因素。
短期风速预测一般采用数值天气预报(Numerical Weather Predic -tion,NW P)数据作为输入量,预测时间长度为0~48h,时间分辨率至少为1h 。
目前,国外关于短期风速预测的研究主要集中在中尺度模型与微尺度模型的结合以及不同中尺度模式对预测结果的改进作用等方面[3~5];国内在这方面开展的研究工作相对较少,仍集中在基于测风数据、预测时间尺度在3h 以内的超短期风速预测上[6~8],超短期风速预测方法认为气象条件维持不变,存在预测时间越长、预测效果越差的问题[9],不适合长时间风速预测,且所有算法均建立在测风数据的基础上,应用范围受到限制;此外,测风塔位置的风速预测结果并不能代表风电机组位置的风速变化情况,尤其是复杂地形下,各风电机组的风况差异较大,基于测风数据的预测结果的可靠性难以评价。
风电场中的风速预测算法研究
风电场中的风速预测算法研究随着清洁能源的不断发展和利用，风电发电已经成为重要的可再生能源之一。
风电场的利用率和发电效益与风速密切相关。
因此，准确预测风速对风电场的运营和发电计划具有重要意义。
本文将研究风电场中的风速预测算法，以提高风电场的运行效率和经济效益。
一、传统的风速预测方法1. 统计模型方法统计模型方法通常通过统计历史风速数据来预测未来的风速。
其中最常用的方法是基于回归模型的预测方法，如线性回归、多元线性回归和逻辑回归等。
此外，还有基于时间序列模型的预测方法，如ARIMA和ARCH等。
统计模型方法简单易行，但对数据的要求较高，且不能很好地捕捉到风速的变化趋势和周期性。
2. 物理模型方法物理模型方法基于气象学和风力学原理，通过建立风速预测的物理模型来进行预测。
常见的物理模型方法包括数值模拟模型和解析模型。
数值模拟模型包括CFD模型和天气模型等，可以较准确地模拟风场的变化，但计算量大，耗时长。
解析模型则利用风速与气象因素的关系进行分析和推导，通常使用数学方程来拟合风速变化。
物理模型方法准确性较高，但对于模型建立和参数确定较为困难。
二、基于机器学习的风速预测算法近年来，随着机器学习技术的快速发展，越来越多的研究者开始应用机器学习算法来预测风速。
基于机器学习的风速预测算法主要包括以下几种：1. 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）SVM是一种监督学习算法，通过将样本映射到高维空间并找到最佳的超平面来进行分类或回归。
在风速预测中，可以将历史风速数据作为训练样本，通过SVM算法来建立风速预测模型。
SVM算法能够处理高维数据，具有较好的泛化性能，在风速预测中得到了广泛应用。
2. 人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）ANN模型是一种模拟人脑神经系统工作原理的算法，通过一系列的神经元层次结构来建立复杂的非线性模型。
在风速预测中，可以利用历史风速数据训练ANN模型，然后进行未来风速的预测。
电力系统中的风速预测方法研究
电力系统中的风速预测方法研究引言随着全球对清洁能源的需求不断增长，风能作为一种可持续发展的能源形式获得了越来越多的关注。
在利用风能发电时，准确地预测风速变化对于保证电力系统的安全运行和优化调度至关重要。
因此，在电力系统中研究风速预测方法具有重要意义。
一、风速的影响因素风速受多种因素影响，包括地形、大气环境、气象因素等。
其中，地形是最主要的影响因素之一。
地形的独特性决定了局部风速与环境中其他地区的风速存在差异，这对于风速预测方法的选取和研究提出了一定的挑战。
二、风速预测方法的分类根据风速的特点和预测需求，可以将风速预测方法分为基于物理模型的方法和基于统计模型的方法。
1. 基于物理模型的方法基于物理模型的方法通过运用流体动力学原理来推导风速预测的模型。
这类方法的优点是能够考虑物理因素的综合影响，但对气象场的描述要求较高。
常见的基于物理模型的方法包括：数值模拟模型、气象学方法和基于机器学习的物理模型等。
2. 基于统计模型的方法基于统计模型的方法是根据历史观测数据对风速进行统计分析，通过建立数学模型进行预测。
这类方法适用于长期预测和短期预测，具有计算简单、实用性强的优势。
常见的基于统计模型的方法包括：回归方法、灰色模型、时间序列模型等。
三、电力系统中的应用在电力系统中，风速预测方法的准确性直接影响到风电场的运行情况、电力系统的调度和运行成本。
因此，电力系统中对风速预测方法的研究在实际应用中具有重要意义。
1. 风电场的优化运行风电场的优化运行需要利用风速预测结果进行电力功率的预测和风机的控制调度。
准确的风速预测可以提前预判风电场的发电能力，从而合理调整电网负荷，降低不稳定的风电对电力系统的影响。
2. 电力系统的调度电力系统的调度需要充分利用风电等可再生能源，而风速预测结果可以作为电力系统调度中的输入参数。
通过准确的风速预测，电力系统可以更好地预测可再生能源的出力，从而合理安排各种发电方式的调度策略，优化电力系统的供需平衡。
论风电场短期风速和风电功率预测
论风电场短期风速和风电功率预测摘要：现阶段来看，由于我国日益严重的环境污染和能源污染，促进了新能源的应用，新能源发电所占比重日益增加风能是一种清洁、没有污染、可再生并且获取方便的能源，这一特点让其快速发展。
虽然风力资源取之不尽用之不竭，但是风能也是一种不稳定、间歇性的能源。
当风电大规模接入电网时，电力系统的电能稳定性与安全性将会受到影响。
对风电场进行短期风速与风电功率预测是解决风电并网稳定性与安全性的有效手段。
关键词：风电场；短期风速；风电功率；预测引言自步入21世纪以来，科学技术的进步带动经济风速发展，人们的生活水平也随之大幅提高。
因此，截至2014年，世界人口数量已超过74亿。
人口的快速增加的同时。
能源危机与环境污染现状致使我们去发展可再生能源。
而风能的清洁、无污染、取之不尽，用之不竭的特性符合可再生能源发展的要求。
2017年2月10日，全球风能理事会（Groble Wind Energy Council，GWEC）发布了上一年全球风力发电的统计数据：从2001到2016年，全球风力发电发展迅速。
仅2016年新增装机容量达到54.60GW[1]。
全球的风力发电在这16年内的累计装机容量翻了20倍。
GWEC预测，到2020年风电年新增市场将达到100GW，累计市场达到879GW；到2030年风电年新增市场达到145GW，累计市场达2，110GW；到2050年，年新增市场达到208GW，累计市场容量达5，806GW。
1国内外研究现状早在20世纪90年代初期，欧洲部分国家开始从事风电场风速和风电功率预测相关研究工作，随着科学技术的进步，积累的经验也越来越多，研究技术越来越成熟。
至今已有许多国家拥有自己成熟独立的预测系统，例如，第一套用于预测风电功率的预测系统早在1990年就被丹麦研发出来了。
后来，德国开发了两个系统，分别是Previento系统和风电功率管理系统（WPMS）；美国的eWind风电功率预测系统为美国风电事业做出了重大的贡献。
风电场风速预测研究
风电场风速预测研究摘要随着全球能源危机和环境污染的日益严重，发展可再生能源已成为可以实现环境保护、节能减排和人类社会可持续发展的一个关键因素。
风能作为一种清洁的可再生能源被广泛使用。
但由于风速具有随机性和间歇性，超过一定数值的风能会对电能质量和电力系统的运行产生严重影响。
假使能更准确地预测风速，电力系统调度部门就能及时调整调度方案，从而也能有效地减少风能对电网的影响，同时还降低了电力系统的运行成本。
准确的风速预测是保证风能系统稳定和提高风能利用率的有效途径。
为了提高风速预测的准确性，本文以风电场的实际风速为研究对象，研究了风速测定的方法。
首先，对风速特性和功率分布进行分析研究，然后研究分析A R I M A（累积自回归移动平均模型）、BP神经网络原理（基于误差递归算法的多层引导神经网络算法模型）和支持向量机（SVM）原理。
最后，对风电场环境中的风速数据进行了预处理，并分别提出了基于支持向量机和BP神经网络原理的风速预测模型，建立了预测模型并进行了仿真。
研究还发现，对原始数据进行适当的预处理可以减少预测误差，提高计算效率，从而证实该预测模型值得进一步研究和实施。
关键词：风电场；风速预测；BP神经网络；支持向量机Research on wind speed prediction for wind farmsAbstractWith the global energy crisis and environmental pollution becoming increasingly serious, the development of renewable energy has become the key to protecting the environment, saving energy and reducing emissions, and achieving sustainable development of human society. As a kind of non-polluting renewable energy, wind energy has been widely used. Due to the inherent randomness and volatility of wind speed, wind power penetration power exceeding a certain value can seriously affect the quality of electricity and the operation of power systems. If wind speed can be predicted more accurately, it is beneficial for the power system dispatching department to adjust the dispatching plan in time, thus effectively reducing the impact of wind power on the power grid and also reducing power system operating costs. Accurate wind speed prediction is an effective way to ensure the stability of wind power systems and improve wind energy utilisation.In order to improve the accuracy of wind speed prediction, this paper takes the actual wind speed of wind farms as the object of study and conducts research on wind speed methods. Firstly, the wind speed and power distribution characteristics are analysed and studied, followed by A R I M A (cumulative autoregressive moving average model), BP neural network principle (multi-layer feed-forward neural network algorithm model based on error back propagation algorithm) and Support Vector Machine (SVM) principle.Secondly, the wind speed data from the wind farm environment were pre-processed, and the wind speed prediction models were proposed based on the Support Vector Machine principle and the BP neural network principle respectively, and a single prediction model was built and simulated. It is also found that appropriate pre-processing of the raw data can reduce the prediction error and improve the computing efficiency, which confirms that this prediction model is worthy of further research and application.Keywords: wind farm, wind speed prediction, BP neural network, support vector machine第一章绪论1.1 课题研究意义随着各国人口数量的增长以及经济全球化进程的不断推进，人们对能源的需求量正在不断扩大，伴随着传统化石能源的消耗，“能源短缺”问题日益突显，同时，由于大量化石燃料的使用，也带来了“全球变暖”和“环境污染”等难以忽视的问题。
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模型的分类及特征一览表
1非平稳时间序列
1．分离研究 (1)将时间序列转化为平稳的； (2)选取最适合的模型和阶数； (3)寻找模型的参数。 2．整体研究 从时间序列的整体上研究动态结构和变化规 律，对非平稳时间序列加以推广进行研究，
原始数据
一阶差分
原始数据偏相关图像
a=[7.75,9.84,8.84,10.08,8.85,9.55,7.53,8.97,8.92,9.04,8.08,9.07,9.96, 8.09,8.26,9.76,8.98,9.38,8.75,8.24,8.32,8.8,8.03,8.41,9.52,10.78, 11.25,11.78,10.56,10.02,9.56,8.42]; >> b=[1:32] >> plot(b,a,'*') >> hold on >> plot(a) >> c=diff(a); >> plot(c) >> hold off >> plot(c) >> [pacf,lagsl,boundsl]=parcorr(c) >> plot(pacf) >> [pacf,lagsl,boundsl]=parcorr(a)； plot(pacf) >> [acf,lagsl,boundsl]=autocorr(a,20)； plot(acf)
1．1．1世界风能产业发展现状 ． ． 世界风能产业发展现状
随着全球能源危机的出现，世界各国均对可再生能 随着全球能源危机的出现， 源产生了浓厚的兴趣，尤其是欧美各国。 源产生了浓厚的兴趣，尤其是欧美各国。 欧盟针对可再生能源制订了相应的发展战略， 欧盟针对可再生能源制订了相应的发展战略，大力 开发可再生能源。 开发可再生能源。 风能是一种清洁的可再生能源，风力发电是风能利 风能是一种清洁的可再生能源， 用的主要形式，也是目前可再生能源中技术最成熟、 用的主要形式，也是目前可再生能源中技术最成熟、 最具有规模化开发条件和商业化发展前景的发电方 式之一。 式之一。
2000-2009年中国风电装机容量（单位：MW） 年中国风电装机容量（单位： ） 年中国风电装机容量
1．2本课题的提出背景及研究意义 ． 本课题的提出背景及研究意义
鉴于风电多方面的优点， 鉴于风电多方面的优点，人们总是希望尽可 能多的利用风电。当风电并网时， 能多的利用风电。当风电并网时，必须要考 虑风电穿透功率极限问题。 虑风电穿透功率极限问题。 对风力发电功率进行较为准确的预测， 对风力发电功率进行较为准确的预测，将有 助于电网调度部门及时调整调度计划， 助于电网调度部门及时调整调度计划，从而 保证电力系统的可靠、优质运行， 保证电力系统的可靠、优质运行，同时有效 降低风力发电的整体运营成本。 降低风力发电的整体运营成本。
1．1．2国内风能产业发展现状
我国风能资源丰富， 我国风能资源丰富，风能储量和可开发量都 居世界首位，其中10米高陆地可开发风能储 居世界首位，其中 米高陆地可开发风能储 量2．5亿kW，海上风能储量7．5亿kW，总 ． 亿 ，海上风能储量 ． 亿 ， 计10亿kW。 亿 。 在国家发改委编制的《 在国家发改委编制的《可再生能源中长期发 展规划纲要(2004．2020)》中，国家计划在 展规划纲要 ． 》 2010年、2020年全国风电装机分别达到 年全国风电装机分别达到500 年 年全国风电装机分别达到 万千瓦、 万千瓦。 万千瓦、3000万千瓦。 万千瓦
风电场短期风速 预测研究
班级：数学 班级：数学07-1班 班 姓名： 姓名：程旭 指导教师： 指导教ห้องสมุดไป่ตู้：曾繁慧
1．1风电产业发展现状 风电产业发展现状
风能是一个非常重要和巨大的资源， 风能是一个非常重要和巨大的资源，它安 清洁、充裕而且无限，能提供源源不绝、 全、清洁、充裕而且无限，能提供源源不绝、 稳定的能源供应， 稳定的能源供应，而风电产业是世界上发展 得最快的能源行业，它为全球经济开始向以 得最快的能源行业， 可再生能源为基础的转型提供了最好的机会。 可再生能源为基础的转型提供了最好的机会。 年前推出的样机开始， 从20年前推出的样机开始，风电技术经过长 年前推出的样机开始 期发展的历程， 期发展的历程，今天的风电机组已经成为先 进的现代高新技术。 进的现代高新技术。
1.3常用预测方法 常用预测方法
（1）持续预测法 ） （2）卡尔曼滤波法 ） （3）时间序列法 ） （4）人工神经网络法 ） （5）模糊逻辑法 ）
2.1时间序列法的研究过程 时间序列法的研究过程
平稳时间序列模型 1．自回归模型AR(p) 2．移动平均模型MA(p) 3．自回归移动平均模型ARMA(p，q)