【摘要】：針對(duì)風(fēng)電場的短期功率預(yù)測,提出了一種考慮風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行條件的用于風(fēng)電場短期功率預(yù)測的新方法.首先,利用風(fēng)力發(fā)電機(jī)的監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集(SCADA)系統(tǒng)數(shù)據(jù)計(jì)算輸出功率和運(yùn)行條件之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù),驗(yàn)證了SCADA監(jiān)測項(xiàng)目對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)輸出功率的具有相關(guān)性;其次,建立支持向量回歸(SVR)模型來預(yù)測單個(gè)風(fēng)力發(fā)電機(jī)的風(fēng)力與氣象、運(yùn)行狀態(tài)的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)了考慮運(yùn)行條件的模型的預(yù)測結(jié)果優(yōu)于僅考慮氣象信息的模型的預(yù)測結(jié)果;最后,考慮到不同空間位置的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組對(duì)風(fēng)電場輸出功率的貢獻(xiàn)不同,建立了各風(fēng)力發(fā)電機(jī)預(yù)測功率和風(fēng)電場預(yù)測功率輸出之間的回歸模型.試驗(yàn)結(jié)果表明:所提出的風(fēng)場回歸模型的預(yù)測誤差小于風(fēng)力渦輪機(jī)所有預(yù)測功率的模型的預(yù)測誤差,從而驗(yàn)證了該方法的有效性.
[Abstract]:Based on the short-term power prediction of wind farm, a new method for short-term power prediction of wind farm considering the operating conditions of wind turbine is proposed. Firstly, the Pearson correlation coefficient between the output power and the operating conditions is calculated by using the monitoring and data acquisition (SCADA) system of the wind turbine, which verifies the relativity of the SCADA monitoring project to the output power of the wind turbine. Secondly, the support vector regression (SVR) model is established to predict the relationship between the wind force and the meteorological and operational state of a single wind turbine. It is found that the prediction results of the model considering operation conditions are better than those of the model with only meteorological information. Finally, considering the different contribution of wind turbine in different space position to the output power of wind farm, the regression model between the predicted power of wind turbine and the predicted power output of wind farm is established. The experimental results show that the prediction error of the proposed wind field regression model is smaller than that of the model with all the predicted power of the wind turbine, which verifies the validity of the proposed method.
【作者單位】： 河北工業(yè)大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院;河北工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與軟件學(xué)院;
【基金】：河北省科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(17214304D)
【分類號(hào)】：TM614

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本文編號(hào)：2408178