风电场监测设备

而是利用神经网络来拟合出*佳的预 测结果。,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，,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，, 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，,提出一种利用功率波动预测误差从而修正风功率 预测值的方法，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，,后期应收集多个大风年和小风年的不同样本来进一步论证所得结论。,并 进一步将结果与常用的SV M以及PS0-SVM方法进行了比较。,直到找到可以解决问题的*优解，到达期望误差。风功率气象站针对正则化系数C和核参数A作为模型参数，对核极限学习机预测模型精度产生影响的,RELM在求解*小二乘误差的同时考虑了结构误差，,建立基于樽海鞘群优化极限学习机的超短期风功率预测模型，风功率气象站证明了基于FCM和SSA–ELM的超短期风功率预测模型具有良好的追踪性和泛化性。,基于求解来判断预测未来天气状况的方法[11]。,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，,这类方法的好处在于不需要建立精 确的物理模型，,图1为三层BP神经网络结构图，表示的BP神经网络具有d个输入信号，。
*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，,RELM在求解*小二乘误差的同时考虑了结构误差，,随机提取一段时间的风功率影响因素为模型的输入变量，,证明了基于FCM和SSA–ELM的超短期风功率预测模型具有良好的追踪性和泛化性。,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，,采用深度学习神经网络算法，建立NWP与风电功率之间的转换模型，,通过线性回归、比值法等方法对测风塔缺测数据进行插补是目,但是，传统神经网络参数随机，难以获得较高精度的风功率预测效果。风功率气象站等：基于FCM和SSA–ELM的超短期风功率预测237,按照这种特定的拓扑结构将大量的简单神经元连接起来，,BP神经网络算法的主要思想就是通过不断向前反馈各层实际输出与期望输出的误差，,目前，国内外对超短期风功率预测进行了大量的研究，,针对不同频率的风速子序列进行风速预测。风功率气象站2#测风塔风功率密度实测值与推算值的MAPE超过*，rRMSE超过70%，,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，,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,。