基于数值天气预报的风能预测系统

随着世界范围内风电事业的飞速发展,大量大容量风电机组直接接入高压输电网络,是对电网安全运营、电能质量保证的重大挑战,迫切需要使用风能预测系统来对风电机组的发电功率进行预测。提出一种基于数值天气预报以及人工神经网络的混合型风能预测系统。该系统以基于数值天气预报的风速和风向预测数据作为输入数据,以自组织神经网络作为预处理模型,以径向基函数网络模型作为预测模型,并依据特定风电机组或风场的发电量的历史数据对输出数据进行修正。用该预测系统对河北某风电场进行了实例计算,得到可接受的预测结果,表明系统可行。

人工神经网络和模糊技术在风能预测中的应用

由于风力发电固有的间歇性和随机性特点,大容量风电机组直接接入高压输电网络,不仅对电网安全运营、电能质量是重大挑战,而且也严重影响了风力发电运营的经济性。在此背景下,设计了基于径向基函数和模糊技术的风能预测模型。该模型利用自组织神经网络模型进行数据分类、径向基函数网络模型进行初始预测以及模糊逻辑函数模型进行预测修正,再以数据预处理模型、数据归一化模型以及数据反归一化模型为辅助,预测目标风电机组未来72 h的发电功率。经过试验验证,证明本模型的预测精度较为理想,可以用于实际生产。

一种自主多层神经网风能预测算法

当前以风电为代表的可再生能源技术在世界范围内得到了快速发展。由于风电的不稳定性,自然风力时强时弱会引起风电的电能质量、电压、电网稳定性等问题,最终影响整个电网的稳定性。进行风能预测可以预估风电的发电出力程度,对于整个电网的稳定十分重要。基于此,提出一种自主多层神经网风能预测算法,通过自组织算法来动态地决定风能预测神经网模型的层数、中间节点个数、传输函数类型。试验表明通过本算法获得的模型具有更高的预测精度。

两种季节趋势预测法在风能预测中的应用

近年来,随着风能发电的兴起,风能实时预测也因风能的波动性和间歇性而成为风电并网中的一个难题。该文基于2011年"电工杯"数学建模大赛A题中给出的数据,应用了两种不同的季节趋势预测法对风能进行实时预测,并对这两种方法提出了改进。预测结果和改进结果显示,应用改进后的季节趋势预测法对风能实时预测的准确度和合格度超过了国家要求标准的80%。

基于K-均值聚类的风能短期功率预测

风电场输出功率的预测对降低风电场运行成本及合理安排电力系统调度具有重要意义。提高风能功率的预测精度,可以有效地减轻风电对电网的影响,同时提高风电场在电力市场中的竞争能力。在建立风能短期功率预测模型时,由于样本的选取对预测的精度有较大的影响,因此研究样本的选取方法具有重要意义。本文提出了一种利用K-均值算法对历史功率数据样本进行聚类,根据得到的聚类结果训练学习向量量化(LVQ)神经网络,利用训练好的神经网络对待预测数据进行自动分类,最后使用最小二乘法建立风能功率预测模型的方法。通过实验验证了该方法的有效性和可行性,对于风电调度具有一定的参考意义。

甘肃酒泉风电基地风电预测预报系统

为了解决甘肃酒泉千万千瓦风电基地大规模风电并网难题,缓解电网运行、调度和电力市场管理的压力,文中从风电场的实际情况出发,提出了风电预测预报系统的总体方案,对建设风电预测预报系统方案中的数据采集、风能预测预报和风电预测预报模式进行了研究,提出了将多种预测方法结合的解决途径。

电气控制技术在风力发电系统中的应用

风能作为一种取之不尽、用之不竭的自然资源,逐渐成为人类重要的能源之一。但风速、风向等因素的变化会对风力发电系统的发电效率和稳定性产生影响。如何提高风力发电系统的效率和稳定性,是风能利用面临的重要挑战。而电气控制技术可以通过对设备的精确控制和实时监测,实现对风力发电设备的有效监测和控制,保证发电的稳定和连续性。基于此,深入探讨了电气控制技术在风力发电系统中的应用及其重要性。

边缘场景下动态权重的联邦学习优化方法

边缘计算(Edge Computing)作为一种新的计算范式,在网络边缘提供计算服务,相比传统的云计算模式,它具有高可信、低延迟等特点,在各行各业中有着广阔的应用前景,但在隐私保护和数据处理上仍存在一些问题。而联邦学习作为一种分布式的机器学习技术,能很好地解决边缘计算场景下数据分布不一致和数据隐私问题,但仍面临设备异构、数据异质及通信方面的挑战,如模型偏移、收敛效果差、部分设备计算结果丢失等问题。为解决上述问题,提出动态权重的联邦学习优化算法(FedDw)。该算法关注设备的服务质量,减少训练速度不一致导致部分设备参与带来的异构性影响,并根据服务质量确定在最终模型聚合时的占比,从而确保聚合的结果在复杂的真实情况下更具有鲁棒性。在10个地区气象站的真实数据集上与FedProx和Scaffold这两种典型的联邦学习算法进行了对比,实验结果表明FedDw算法具有更好的综合性能。