【摘 要】
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根据甘肃省华家岭风力发电场的风场变化特征,利用风电场2017年8月-2018年7月的风电功率监测数据及同期欧洲中期天气预报中心的数值模式预报资料,用随机森林(RF)算法分析和筛选出主要的预报因子,分别选择RF、极限学习机和支持向量机3种机器学习方法建立预报模型,通过对比预报效果,得出适合的预报方法和模型.结果表明,RF算法的平均预报均方根误差为15.6％,预报效果优于极限学习机和支持向量机(预报均方根误差分别为16.8％和17.2％).RF算法在风电功率的短期预报方面取得了更好的效果,预报值与实际监测值更
【机 构】
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兰州大学大气科学学院,甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室,兰州730000
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根据甘肃省华家岭风力发电场的风场变化特征,利用风电场2017年8月-2018年7月的风电功率监测数据及同期欧洲中期天气预报中心的数值模式预报资料,用随机森林(RF)算法分析和筛选出主要的预报因子,分别选择RF、极限学习机和支持向量机3种机器学习方法建立预报模型,通过对比预报效果,得出适合的预报方法和模型.结果表明,RF算法的平均预报均方根误差为15.6％,预报效果优于极限学习机和支持向量机(预报均方根误差分别为16.8％和17.2％).RF算法在风电功率的短期预报方面取得了更好的效果,预报值与实际监测值更加接近;基于3种机器学习算法建立的风电功率预报模型的预报结果误差值都会随着风速的增大而增大,随着风速的减小而减小.
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