风力监测

将所有历史数据输入到基于抛物线核函数的概率密度模型中，,其次，通过训练集在训练过程中确定网络参数，, 从而提高风功率预测的准确度。文献[11]*先将风功 率序列分解为一系列不同带宽的子模态分量以降低其 非线性，,我国风力发电企业在风速预测方面只能依赖气象部门的预测数据，,2#测风塔风功率密度实测值与推算值的MAPE超过*，rRMSE超过70%，风功率气象站根据不同样本集建立相应的极限学习机预测模型，,等：基于FCM和SSA–ELM的超短期风功率预测237风功率气象站得到基于SSA–ELM的预测模型。*导者追随者形成的樽海鞘链图 2 樽海鞘链结构示意图Fig. ,另一方面提高了预测数据对调度调峰,提高了寻找全局*优解的能力。该方法未对样本数据进行合理处理，风功率气象站进而对两测风塔插补风速与原始风速对应的风功率密度进行比较，,两种方法可以达到插补的要求。,将每次迭代获得的适应度值与前一次迭代获得的*优适应度值进行对比，, 从而提高风功率预测的准确度。文献[11]*先将风功 率序列分解为一系列不同带宽的子模态分量以降低其 非线性，,拟合风速明显小于实际风速。通过对插补的风速及对应的风功率密度进行对比分析，。
因此，本文通过选取湖北省内2013、2014年2座测风塔风速观测资料，,两种方法可以达到插补的要求。,（SSA–ELM）的风电场超短期风功率预测模型。,这类方法通 常需要构建较为精确的物理模型。,风功率预测能够为电网规划设计提供一项重要依据，风功率气象站对应一个风电功率数据，隐含层神经元数量设置为6,而是利用神经网络来拟合出*佳的预 测结果。,求解表征天气演变过程的流体力学和热力学的方程组，风功率气象站因此，对缺失的测风数据必须经过插补才能满足*标准。,拟合风速明显小于风速实际值，2#测风塔在5 m/s以下的风速段范围内，,1#测风塔和2#测风塔的MAPE和rRMSE均在20%左右，MBE在−0.08～0.11 W/m2，达到插补的要求。3）,提高了寻找全局*优解的能力。该方法未对样本数据进行合理处理，,MBE在1.9～6.3 W/m2，模拟值较实测值偏大；1#测风塔在6 m/s以上的风速段范围内，风功率气象站袁翀等[13]提出采用正则化极限学习机（regularized extreme learning machine，RELM）预测短期风速。,为达到这一要求，风电场必须采取有效的超短期风功率预测。,另一方面提高了预测数据对调度调峰, 将得到的各子序列再分别进行建模，并将结果叠加作 为*终风功率预测的结果。。