【摘 要】
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在传统风电场风速预测中,往往将风电场视作一个整体,进而给出较大空间尺度下的单一整体风速预测结果。但在实际风电场中,多台风机分布在不同的地理位置上,其各自的本地风速也
【基金项目】
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国家自然科学基金(51777162),中央高校基本科研业务费专项资金(xzy012019022)资助项目
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在传统风电场风速预测中,往往将风电场视作一个整体,进而给出较大空间尺度下的单一整体风速预测结果。但在实际风电场中,多台风机分布在不同的地理位置上,其各自的本地风速也存在明显差异。对此,该文提出一种通过学习历史风速和历史风向中空间相关性和时间相关性,从而实现不同地理位置上多风机各自本地风速的预测方法。该方法首先利用卷积神经网络(CNN)提取空间相关性信息,然后将蕴含空间信息的特征序列交由简单循环单元(SRU)处理,进而学习时间相关性信息。风速和三角函数化的风向构成类似于RGB图像结构的三维矩阵。CNN非常适
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