【摘 要】
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风电场风电功率预测在风能利用中具有重要意义.利用历史年份的小时平均风速数据对下一年年度风速进行预测.对历史年份的小时平均风速数据以季度为单位进行小波分解,采用递推
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃省,兰州市,730050
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风电场风电功率预测在风能利用中具有重要意义.利用历史年份的小时平均风速数据对下一年年度风速进行预测.对历史年份的小时平均风速数据以季度为单位进行小波分解,采用递推最小二乘法建立各分量的二元线性回归预测模型,将各分量预测模型等权求和集成为次年度对应季度的预测模型.对实测数据的仿真计算表明,提前一年的风速季度预测的平均绝对百分误差(mean absolute percentage,MAPE)为12.25%,提高了此类预测的精度.考虑具体风力发电机组的功率特性、机组效率和设备运行情况,可得次年度风电场输出功率值.
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