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文档简介

风机功率预测系统NSFI/UCRCforIntelligentMaintenanceSystemsUniversityofCincinnati预测阶段时间尺度应用超短期预测几秒钟至30分钟风机操作与控制负载预测及跟踪短期预测30分钟至6小时风场的负荷分配负荷增/减决策中期预测6小时至1天发电机切入/切除决策能量管理及规划风机安全运行长期预测1天至1周风机运行及维护排程及策略优化Review-不同类型的预测模型的特点及应用Review-不同类型的预测模型的特点及应用预测模型示例特点朴素预测器其他预测方法的重要参照对与短期预测而来非常准确物理模型numericalweatherprediction(NWP)GlobalForecastingsystemMM5PrediktorHIRLAM基于风速、风向、气压、温度、湿度、地形等多种因素；对于长期预测准确度较高需要超级计算机，每天run有限次对气象进行中长期预测短期气象数据难以获得且短期预测成本高，不适用于超短期及短期预测统计方法ARXARMAARIMA…….适用于短期预测与神经网络结合后准确率可以答复改善数据挖掘方法ANSIFNNFuzzyLogicWavelet......可用于不同阶段的预测混合结构的模型（如NN+Fuzzy）效果更加可以考虑风速分布短期内的空间相关性所以风功率预测研究应侧重于数据挖掘方法与其他方法的混合模型的开发以获取不同尺度下更好的预测精度[1]SomanSS,ZareipourH,MalikO,etal.Areviewofwindpowerandwindspeedforecastingmethodswithdifferenttimehorizons[C]//NorthAmericanPowerSymposium(NAPS),2010.IEEE,2010:1-8.IMS风功率预测模型概述风机位置天气预报信息3D平滑插值:位置平滑+高度平滑天气预报信息+风功率预测风机SCADA数据风机功率曲线机器学习建模1orderANFIS

model2orderANFIS

model风机功率预测预测结果基于机器学习的风功率曲线建模5输入数据：风速季节参数桨距角预测目标：有功功率预测结果：在风速已知的情况下，该模型的误差率在1%以内；风机功率预测模型的误差将主要来自于风速的预测。风机功率预测过程风速曲线预测结果风机位置vs.气象数据解析度风机功率预测结果NWP风速预测模型输入风机功率曲线模型输出1-3天功率预测结果模型预测误差根据国家能源局关于印发风电场功率预测预报管理暂行办法的通知，风电功率的实时预报要求并网风电场按规定要求每15分钟滚动上报未来15分钟至4小时分功率预测数据和实时的风速等气象数据，每日至少上报一次次日96点风功率预测数据，分辨率为15分钟。按规定要求风电场功率预测系统提供的日预测曲线最大误差不超过25%；实时预测误差不超过15%。全天预测结果的均方根误差应小于20

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