評(píng)價(jià)風(fēng)電機(jī)組健康狀態(tài),合理分配風(fēng)電場中風(fēng)電機(jī)組的功率,對(duì)降低風(fēng)電場的運(yùn)維成本有著重要意義。首先,利用風(fēng)電機(jī)組監(jiān)控與數(shù)據(jù)采集(supervisory control and data acquisition, SCADA)系統(tǒng)中的風(fēng)電機(jī)組歷史運(yùn)行數(shù)據(jù),訓(xùn)練基于長短期記憶(long short-termmemory,LSTM)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電機(jī)組輸出功率預(yù)測模型。然后,根據(jù)預(yù)測功率和風(fēng)電機(jī)組實(shí)測輸出功率的偏差幅值將風(fēng)電機(jī)組的健康狀態(tài)分為良好、一般、較差等三個(gè)類別。最后,綜合考慮風(fēng)電場中每臺(tái)機(jī)組的健康狀態(tài)、最大發(fā)電能力和電網(wǎng)調(diào)度部門對(duì)風(fēng)電場下達(dá)的發(fā)電指令,建立目標(biāo)函數(shù)和約束條件,采用遺傳算法進(jìn)行求解,得到分配給每臺(tái)機(jī)組的功率。仿真結(jié)果表明,所提出的方法不僅能夠根據(jù)風(fēng)電機(jī)組的健康狀態(tài)合理分配機(jī)組功率,而且能夠滿足調(diào)度中心下達(dá)的風(fēng)電場總的發(fā)電功率。

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 風(fēng)電機(jī)組輸出功率預(yù)測模型
    1.1 LSTM網(wǎng)絡(luò)模型
    1.2 數(shù)據(jù)處理
2 風(fēng)電機(jī)組健康狀態(tài)評(píng)價(jià)
3 風(fēng)電場功率優(yōu)化分配
4 算法驗(yàn)證
    4.1 參數(shù)選取
    4.2 仿真分析
5 結(jié)論



本文編號(hào)：3776363