【摘 要】
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针对大型风电场仿真模型复杂、计算量大的缺点,提出一种利用实测数据建立大型风电场稳态等值模型的方法。对于实测风速数据中的各种干扰,通过粒子滤波算法进行滤除;同时采用
【机 构】
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国网太原供电公司,新能源电力系统国家重点实验室（华北电力大学）
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针对大型风电场仿真模型复杂、计算量大的缺点,提出一种利用实测数据建立大型风电场稳态等值模型的方法。对于实测风速数据中的各种干扰,通过粒子滤波算法进行滤除;同时采用聚类算法对反映风电机组风速差异性的特征风速进行提取。然后,以特征风速为输入,实测风电输出功率为输出,采用BP神经网络拟合风电场稳态等值模型。最后,利用不同季节不同日期的实测风速功率数据对稳态等值模型进行泛化能力分析和精度验证,仿真结果表明该建模方法合理,所建模型具有一定的准确性。
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