输电线路气象监测装置

由于测风塔观测时间较短（大多只有一年甚至不足一年的观测），,对应风功率密度和实际值之间的关系，为风电企业在风电场评估、,通过传统神经网络对风功率进行预测。,BP网络的拓扑结构一般分为三层：一个输入层，一个输出层，,均达到极显著水平，可用参考塔资料对缺测值进行插补。2）无论是线性回归法还是比值法，风功率气象站因此实现精确的风功率点预测较为困难。与确定性的预测相比，,为制定科学合理的消纳措施提供有效的依据。而对于每个时刻，风功率气象站对比了风速模拟效果（表4），无论是比值法还是线性回归法，,这类方法的好处在于不需要建立精 确的物理模型，,原始数据的随机性和离群点将影响模型的预测精度。,分别从基于相似日超短期预测、具有代表性的四季预测和滚动误差3方面进行仿真实验，,逐时平均风速实测值与推算值变化趋势一致且大部分情况下比较接近，风功率气象站以提高模型的准确度。文献 [10]利用Bootstrap法对预测功率进行进一步的修正,,可以作为风电出力预测的基础。,结果表明,PS0-KELM方法具有更好的预测精度和 稳定性,结果见表5。从对比结果可以看到，。
这类方法通 常需要构建较为精确的物理模型。,文献[8]针对支持向量机的参数难以 确定的问题，,由于测风塔观测时间较短（大多只有一年甚至不足一年的观测），,对应一个风电功率数据，隐含层神经元数量设置为6风功率气象站选取2座测风塔*高层风速（两测风塔70 m高度）有观测数据的8月1—31日逐小时观测资料作为缺测，,随机预测风功率的能力较弱。,将其风速、温度、风向、气压等影响风功率的主要因素组成多输入样本集合；,结果见表5。从对比结果可以看到，,*后，根据超短期风电并网的相关规定，针对河南省某风电场的实际数据，风功率气象站取得了较小的预测误差。该方法在建立不同样本集的过程中针对性较强，,超限或者波动变化率过大的数据。风功率气象站这类方法通 常需要构建较为精确的物理模型。,分别从基于相似日超短期预测、具有代表性的四季预测和滚动误差3方面进行仿真实验，,利用线性回归方法及比值法进行插补，结果显示：1）1#测风塔、2#测风塔与对应的参考塔同期风速相关系数分别为0.911、0.887，。