【摘 要】
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风电场的大规模建设使得风电渗透率大大提高，为保证系统的安全稳定运行及风电消纳，需要对风电功率进行预测。为解决传统预测方法中数据维度过高的问题，提出一种基于主成分分析和谱聚类进行数据降维的预测方法。首先，基于主成分分析提取风电场各机组功率序列的主成分，实现对功率样本信息和预测对象的降维；其次，考虑风速波动特性和各机组的空间分布特征，对风速信息进行谱聚类，以实现样本数据的进一步降维；然后，基于风功率主
【基金项目】
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江苏方天电力技术有限公司科技项目（基于海缆线损实时计算的海上风电并网功率可调容量修正技术研究与应用（KJXM-0287））的支持；
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风电场的大规模建设使得风电渗透率大大提高，为保证系统的安全稳定运行及风电消纳，需要对风电功率进行预测。为解决传统预测方法中数据维度过高的问题，提出一种基于主成分分析和谱聚类进行数据降维的预测方法。首先，基于主成分分析提取风电场各机组功率序列的主成分，实现对功率样本信息和预测对象的降维；其次，考虑风速波动特性和各机组的空间分布特征，对风速信息进行谱聚类，以实现样本数据的进一步降维；然后，基于风功率主成分信息与风速聚类结果，建立基于Elman神经网络的风电功率主成分预测模型，并通过逆变换最终得到风电场各机组功率的预测结果。利用江苏南通某海上风电场实际数据验证该方法，结果表明，预测结果的均方根误差明显降低，所提方法可以提高风电功率预测精度。
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以某市政道路建设工程项目为背景，介绍了试验段施工方案，分析了水稳层施工技术，包括原材料选择、混合料拌制、混合料运输、混合料摊铺整形以及后期的水稳层养护等，以提升路面施工质量。
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