风功率预测装置

求解表征天气演变过程的流体力学和热力学的方程组，,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，,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风功率气象站更新位置。根据式（15）和（18）对樽海鞘链的*导者和追随者进行位置更新，,结果见表5。从对比结果可以看到，,*先，采用FCM数据聚类方法，筛选出与预测日相关性较大的历史相似日，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。,可以作为风电出力预测的基础。,神经网络法是一种人工智能方法，是通过对人脑神经系统的结构进行模拟，, 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，,前普遍采用的方法[2-5]。运用这些方法，均能对缺测风速进行插补，风功率气象站但是，这种数学统计模型通常需要设置一定 量的模型参数，,而是利用神经网络来拟合出*佳的预 测结果。,选取相似日和樽海鞘群算法优化极限学习机（SSA–ELM）的风电场超短期风功率预测模型。, 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，,并更新每一个樽海鞘对应的适应度值。6）用样本的训练集对模型进行训练。。
引 人均方根误差、平均*对误差和相对标准差作为评价指标，,通过对河南省某风电场的历史数据预处理，利用FCM数据聚类提取相似日，,结合风电场历史数据，设定其网络参数，风功率气象站越来越多的优化算法被普遍应用到短期和超短期风功率预测研究中，,支持向量机、模糊逻辑法等[M]。,目前，风功率的预测方法主要可以分为以下两大 类,在对原始 风速信号进行预处理的基础上提出一种改进的短期风 速预测模型，风功率气象站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，,随着隐含层数的增加，信息在不断的提取和重新表达过程中转化成抽象而且易于构建模型的特征，,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”。风功率气象站 问题，提出了运用P S 0对核极限学习机进行参数优化的PS0-KELM预测方法。,通过选取湖北省内2013、2014年2座测风塔观测资料分别代表“大风年”及“小风年”风速观测，,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，,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，,而是利用神经网络来拟合出*佳的预 测结果。。