文档名：基于BPAHP风机状态评估的超短期风电功率动态预测研究
摘要：针对传统风电功率预测仅考虑气象因素,且无法计及风电机组真实出力状态导致预测精度较差问题,本文提出一种计及风机状态的超短期风电功率动态预测方法.首先,为能够精确评估风机状态,将BP(errorbackpropagation,BP)算法引入层次分析法(analytichierarchyprocess,AHP)的评估结构中,构建BP-AHP风机状态评估模型,实现单台风机状态评估;然后,综合考虑地形及机组排布等因素,将风电场所有风机的状态取均值作为风电场状态,利用皮尔逊相关系数衡量所评估状态与功率之间的相关性以验证评估模型合理性,并采用XGBoost构建计及风机状态的动态预测模型;最后,以陕西地区某风电场实测数据进行算例分析,验证了所提方法的可行性及有效性.
作者：杨国清 王文坤 王德意 刘世林 戚相成 Author：YANGGuoqing WANGWenkun WANGDeyi LIUShilin QIXiangcheng
作者单位：西安理工大学电气工程学院,西安710048;西安市智慧能源重点实验室(西安理工大学),西安710048西安理工大学电气工程学院,西安710048
刊名：大电机技术
Journal：LargeElectricMachineandHydraulicTurbine
年，卷(期)：2024, (1)
分类号：TM315
关键词：风电机组 状态评估 风电功率预测 超短期预测
Keywords：windturbine conditionassessment windpowerprediction ultra-short-termprediction
机标分类号：
在线出版日期：2024年1月17日
基金项目：国家自然科学基金，陕西省重点研发计划项目，西安市科技创新平台建设项目基于BP-AHP风机状态评估的超短期风电功率动态预测研究[
期刊论文] 大电机技术--2024, (1)杨国清 王文坤 王德意 刘世林 戚相成针对传统风电功率预测仅考虑气象因素,且无法计及风电机组真实出力状态导致预测精度较差问题,本文提出一种计及风机状态的超短期风电功率动态预测方法.首先,为能够精确评估风机状态,将BP(errorbackpropagation,BP)算法...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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