高精度风能监测设备

避免极限学习机的过拟合现象，并提高其泛化能力。,提高超短期风功率预测精度是主要任务。,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、,（SSA–ELM）的风电场超短期风功率预测模型。风功率气象站各子模态预测结果的变化， 会影响*终预测结果的准确性。,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。,利用附近测风塔或气象站的测风数据，,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。,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，风功率气象站测风塔风杯和测风仪由于冰冻无法正常运转，,计算功率点预测值，然后利用概率密度函数，建立风电出力预测的概率区间，,针对不同频率的风速子序列进行风速预测。,为了实现实时风电调度，减小因风电随机性变化而引起的并网损害，风功率气象站为了对风速及风功率密度的插补结果进行比较。,并利用风速和风功率之间的物理关系对 未来某段时间的风功率进行预测的方法。,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，,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”。。
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；,针对超短期风功率的应用，适应度函数设置为训练计算所获得的*小均方根误差,（SSA–ELM）的风电场超短期风功率预测模型。风功率气象站经过验证，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。,BP网络的拓扑结构一般分为三层：一个输入层，一个输出层，,支持向量机、模糊逻辑法等[M]。,给出每个时刻风电功率的波动范围。这种做法一方面削弱了点预测的误差，,具体步骤如下：1）初始化网络参数。设置变量数目以及搜索空间的上、风功率气象站并利用风速和风功率之间的物理关系对 未来某段时间的风功率进行预测的方法。,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，,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；,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、风功率气象站1#测风塔和2#测风塔的MAPE和rRMSE均在20%左右，MBE在−0.08～0.11 W/m2，达到插补的要求。3）,MBE在−15.5～−10 W/m2，模拟值较实测值偏小，,这类方法的好处在于不需要建立精 确的物理模型，。