【摘 要】
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随着国家的发展,环保问题必定会逐渐引起重视,尤其是在能源行业,传统能源引发的环境日益突出,战略转型的迫切性日益增加,水电、风电、光伏等清洁能源行业也必将逐步取代化石能源的地位,因此随之而来的功率预测准确度也会关乎着供电的安全性,以及电能供需平衡。本文主要为了让风功率预测值尽可能接近实际情况,首先依据动能公式,推导出风能公式,从而得出影响风功率的几个因素为:风向、风速及空气密度。其次运用Pearso
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随着国家的发展,环保问题必定会逐渐引起重视,尤其是在能源行业,传统能源引发的环境日益突出,战略转型的迫切性日益增加,水电、风电、光伏等清洁能源行业也必将逐步取代化石能源的地位,因此随之而来的功率预测准确度也会关乎着供电的安全性,以及电能供需平衡。本文主要为了让风功率预测值尽可能接近实际情况,首先依据动能公式,推导出风能公式,从而得出影响风功率的几个因素为:风向、风速及空气密度。其次运用Pearson相关系数法将影响风功率的空气密度、气压、温度、风速、风向等参数做了作定量分析。通过云南某个风电场实体数据验证了以上参数的相关性,最后结合实际情况,确定了风向和风速为影响风电功率输出的主要特征量。随后在数据预处理过程中,运用了两种数据处理方式,一是拉依达准则剔除异常数据,二是基于CEEMDAN经验模态分解的方法,通过两个方法的对比,得出基于CEEMDAN经验模态分解的方法的优越性,再使用CNN对输入的日期序列加以特征获取,通过对预处理后的数据进行特征训练,使得原始数据具备训练集、测试集、验证集的数据样本;在此基础上,对LSTM网络门的增减改进,设计出了改进版本的CNN-LSTM模型。最后,通过云南省某风电场实测数据进行数据验证,通过对比几个相似的模型,以及真实值做了一个对比,通RSEM、MAE、R~2三个指标,分别证明了本文新组合形式模块的优越性。
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