气象监测设备 测风

再利 用历史相似性修正预测结果。该方法需要大量的历史 数据并进行特征提取，,*后将特征输出。而深度学习中,发现通过比值法及线性回归法对风速进行插补后，需要对插补的风功率密度进行进一步订正。风功率气象站风数据才能进行风能资源评估（有效数据完整率应达到90%以上）。,采用樽海鞘群算法优化极限学习机中的输入权值矩阵和隐含层偏差值，,发现在“大风年”，大风频率较大，会造成插补风速对应的风功率密度较实测值偏小，,（SSA–ELM）的风电场超短期风功率预测模型。,下界，根据式（15）确定一个樽海鞘群的规模。并结合经验公式[13]，风功率气象站研究者们提出使用单隐层前馈神经网络（single-hidden layer feed forward net-works，SLFNs）,直到找到可以解决问题的*优解，到达期望误差。,可以看到，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风速值比较接近，风功率气象站将其风速、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；,两种方法可以达到插补的要求。,并且需要通过风速-风功率之间的转化关 系求得风电场功率值,算法复杂度高，,造成观测数据缺失几天甚至十几天的事件经常发生。,原始数据的随机性和离群点将影响模型的预测精度。。
将人脑神经系统结构抽象为某种拓扑结构，,并与传统极限学习机（extreme learning ma-chine，ELM）和BP神经网络模型进行对比分析，,大部分风电场的出力预测依托的是第三方开发的各种预测系统，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。,加强调度机构对于风电并网过程中突然出现的风电不稳定现象的应急措施，,建立基于深度学习神经网络和数值天气预报的预测方法基本思路为：,由于复杂山地微地形的影响，测风塔覆冰现象较为严重，,本文提出一种基于模糊C均值聚类（fuzzy C-means，FCM）选取相似日和樽海鞘群算法优化极限学习机风功率气象站难以获得*优风功率预测效果。Zhang[9]、Wang[10]等针对风电场的历史数据进行分解处理，,再叠加每个子模态预测结果得到风功率的置 信区间进行风功率预测。,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，,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，风功率气象站针对不同频率的风速子序列进行风速预测。,将处理后的新数据作为神经网络的输入样本，从而提高预测精度。,数值天气预报通过物理建模的方法可以预测包括风速在内的多种气象数据，。