基于粒子群算法的组合风速模型参数提取方法

真实风速模型构建是风电机组控制系统在实验环境下实现故障检测的重要保障。针对风电机组控制系统经验参数提取方法的不足,提出一种基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的四分量组合风速模型多参数自动提取方法。该方法分为两步,以三分量模型参数和随机风分量模型参数为多维输入,风速预测值与真实值之间的均方根误差(RMSE)为目标输出,通过建立PSO算法寻优RMSE的最小值得到最佳的四分量模型参数;将得到的参数代入四分量组合模型得到风速预测值,并和实际测得的风速进行对比验证,使得四分量模型参数的提取更加智能化,提高其准确性并降低风速预测过程的时间成本。

基于Matlab的组合风速建模与仿真

在风力发电的模拟系统中,风速模拟是一个重要的环节,正确的风速模型不仅能够很好的反应实际风速变化情况,而且能够给风力发电系统研究提供正确的源参数。本文用Matlab/Simulink建立了风速组合数学模型,该模型将风速分为基本风速、阵风、渐变风速和噪声风速4部分,仿真结果表明该模型能够理想的反应实际风速。

海洋风速动态仿真及其在平台模拟系统中的应用

针对海洋平台模拟系统中海上风速的动态仿真要求,综合分析多种风速模型,开发了海洋风速动态仿真模型。该模型在组合风速基本模型基础上加以改进,加入海上不同高度风速计算以及海面波浪状态等因素,并导入了无参数化随机风模拟方法。在开发模拟程序、选定参数的基础上,进行了海上随机风仿真模拟,模拟过程快速且结果较为真实,模拟效果良好,并实际应用于海洋平台模拟系统的随机风模拟中。

风电场GM-WEIBULL风速分布组合模型出力预测

针对风电出力的随机性及间歇性,采用灰色理论建立灰色预测—威布尔风速分布组合模型,并对威布尔风速分布参数进行了求解,根据实际地形下风电场风速数据准确预测了风电场的风速分布及有效风电出力密度,进而求得了风电场风机出力功率及发电量等重要数据。