风场环境监测

Wu等[11]采用变分模态分解（VMD）对风速序列进行分解，,结果见表5。从对比结果可以看到，风功率气象站Yang等[12]通过对神经网络自身参数的改进优化，,避免极限学习机的过拟合现象，并提高其泛化能力。,经验模态分解[8]等算法对风电时间序列数据进行预处理后，,同时模型参数的取值将直接影响模型 预测的准确性。风功率气象站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。,RELM在求解*小二乘误差的同时考虑了结构误差，,建设过程中的决策提供一定的参考。风功率气象站由于测风塔本身仪器故障，或是由于测风塔倒塔、覆冰等现象，,经过验证，插补的平均风速拟合效果较好，但是涉及风功率密度的拟合效果评估方面的研究较少。,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）,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，。
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，,Wu等[11]采用变分模态分解（VMD）对风速序列进行分解，, 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。风功率气象站对插补结果进行评估，寻找“大风年”“小风年”插补风速、,湖北省已投产风电场运行结果显示： 2013年为风速偏大年景，即“大风年”，2014年为“小风年”。,每个时刻对应的风功率为模型的输出变量。eRMSE3）初始化适应度函数值。,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，,由于测风塔本身仪器故障，或是由于测风塔倒塔、覆冰等现象，风功率气象站利用附近测风塔或气象站的测风数据，,建设过程中的决策提供一定的参考。,但是，训练集中涵盖了多个未经处理的风电异常数据，影响预测精度的提高。,MBE在−15.5～−10 W/m2，模拟值较实测值偏小，风功率气象站预测方法已从*初的物理和统计预测模型演变至如今的深层神经网络预测模型。,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，,Yang等[12]通过对神经网络自身参数的改进优化，,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）, 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，。