【摘 要】
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为使电网制定更合理的调度计划,提高风电的并网容量,需要精确的模型进行短期风功率预测。为达到此目的,本文将偏航角度、浆距角等参数纳入神经网络进行建模分析,以河南某风场
【机 构】
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国家电投集团电站运营技术（北京）有限公司
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为使电网制定更合理的调度计划,提高风电的并网容量,需要精确的模型进行短期风功率预测。为达到此目的,本文将偏航角度、浆距角等参数纳入神经网络进行建模分析,以河南某风场10台1.5MW风机3个月的数据为研究对象,分别采用风资源作为参数,风资源和偏航角度作为参数,风资源、偏航角度和浆距角作为参数的三种情况下预测分析。在三种情况下,采用风资源、偏航角度、浆距角作为输入参数的模型预测结果的标准均方根误差NRMSE为3.20%、平均绝对误差MAE为360kW,分别比仅采用风资源作为参数进行预测的数值下降了62.7%和
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