【摘 要】
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光伏发电功率预测对提高光伏发电并网系统调度质量有重要意义。本文提出了一种基于灰色关联度分析(gray relational analysis,GRA)和BP神经网络的算法对光伏发电功率进行预测,该方法是传统直接预测和间接预测方法的结合,同时分析了辐照度等气象要素对光伏输出功率的影响。通过GRA选择训练样本,使样本更全面地反映预测日的天气属性；利用输出功率的历史值、过往及预测日气象信息,对输出功率进
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光伏发电功率预测对提高光伏发电并网系统调度质量有重要意义。本文提出了一种基于灰色关联度分析(gray relational analysis,GRA)和BP神经网络的算法对光伏发电功率进行预测,该方法是传统直接预测和间接预测方法的结合,同时分析了辐照度等气象要素对光伏输出功率的影响。通过GRA选择训练样本,使样本更全面地反映预测日的天气属性；利用输出功率的历史值、过往及预测日气象信息,对输出功率进行直接预测；针对传统BP学习算法易陷入局部极小点、收敛速度慢等缺陷,利用Levenberg-Marquardt学习算法对其进行了改进,基于改进后的BP神经网络进行输出功率预测。利用宁夏地区两个风电场的实测数据对该预测模型进行了测试与评估,案例结果表明,所提出的GRA-BP的预测方法具有较高的预测精度。
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针对西北地区新能源企业对风能,光能预报的需求,西北区域数值预报中心基于WRF模式搭建了风光电数值模式预报系统,该系统有两重区域嵌套,第一重是中国区域,第二重是甘肃区域,分辨率分别是9公里,3公里,同时在同化系统中加入了2400多个国家级地面自动观测站的观测数据,为风光电企业提供时效72小时,每15分钟一次的风速、风向、气压、垂直速度、湿度、总辐射、有效辐射等风能和光伏的预报产品。为了改进预报结果,
山西省地处黄土高原东部，基础风速比较大，风能资源总体丰富，与其他地区相比较，山西风场具有无破坏性风速、无烟雾、风速稳定、风沙天气少等优势.由于山西省山脉较多，地势起伏不平，地面气流受地形影响较大，因此山西省各地风速的时空分布较为复杂.从时间分布上来看，山西省风速的季节变化比较明显，通过统计分析可知，山西省一般春季风速最大，其次为冬季.各季节风速空间分布特征与年分布特征基本一致.全年最大月平均风速基
利用气象辐射站建站至2012年太阳总辐射、日照时数等观测资料,采用太阳能资源的气候学计算方法,拟合公式经验系数a,b,并将其通过反距离插值到我国2304个有日射观测站点上,建立了我国太阳总辐射计算模型.各站年总辐射绝对误差范围不超过2％,平均为0.6％,冬季最大为2.9％,夏季最小为1.3％.根据QX/T 89-2008《太阳能资源评估方法》,利用模型计算1983-2012年30年间太阳总辐射,用
PicoWind是由法国La Compagnie du Vent(GDF Suez)公司创办的用于鉴定最新的风资源评估技术的一项研究项目。正在运营的Picoterie风场坐落在法国Aisne省。该风场装备有一个机舱雷达和三个地面风廓线测量仪器(两个声达和一个激光雷达)。远程传感器可以测量风机前方的自由流风速以及迎风与背风的垂直风廓线，测量结果用来校准新的CFD驱动盘(Actuator disk)尾
在全国风电快速发展的大背景 下,各大风电企业竞相进驻湖北开发风能资源,风电在我省已呈迅猛发展之势.但由于风电场及风能资源观测数据的分散性,全省既缺乏统一的风电场测风数据管理平台进行规范化管理,也没有全省风电项目建设进度、风电场宏观选址、风能资源开发的综合平台,不利于政府主管部门的科学审批和决策,因此亟需建设一套可视化管理平台为各监管部门提供直观、便捷的服务.在此背景 下,基于GIS技术,采用Vis
风能和太阳能都是无污染的、取之不尽用之不竭的可再生能源，这两种发电方式各有优点，但风能、太阳能都是不稳定的，不连续的能源，难以提供稳定的电能输出，大规模并网后将对电网产生不可忽视的冲击。我国大部分地区太阳能与风能在时间和地域上都有很强的互补性，利用这种互补性可弥补单独风电或光伏发电系统在稳定性上的缺陷，提高系统利用效率并可减少对电网的影响。并网风光互补发电系统由风力发电机组、光伏发电系统和电网接入
利用WRF模式以及MET检验系统，通过采用较为真实的植被覆盖数据来提高WRF模式对西北地区风能资源数值模拟的能力。以2015年7月和2015年12月为研究对象，利用模式自带植被覆盖数据和真实植被覆盖数据进行了WRF模式模拟对比实验。模拟结果表明，较为真实的植被覆盖数据能有效改进模式对风能资源的数值模拟结果，模拟结果的误差相对更小。西北地区不同区域风能资源数值模拟误差分布不同，在甘肃省北部风速误差相
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