风电场风功率预测系统研究

对风电场发电功率的准确预测,可以有效优化电网调度,使得电网经济运行,同时提高风电场在电力市场中的竞争能力。文中提出了基于先进统计方法的风电功率预测系统,以高精度数值气象预报为基础,搭建完备的数据库系统,利用各种通讯接口采集风电场监控数据。提出并实现了"自适应逻辑网络"(ALN),为风电场建立功率预测算法引擎,可以准确预报风电场未来72小时短期功率负荷,并能针对单台风机、风电场或风机集群进行预测和上报,为风电场管理提供重要辅助手段。现场运行测试验证了系统在风速预测以及针对不同型号风机风功率预测的可行性和有效性。     

风电场风功率预测系统研究

对风电场发电功率的准确预测,可以有效优化电网调度,使得电网经济运行,同时提高风电场在电力市场中的竞争能力.文中提出了基于先进统计方法的风电功率预测系统,以高精度数值气象预报为基础,搭建完备的数据库系统,利用各种通讯接口采集风电场监控数据.提出并实现了“自适应逻辑网络”(ALN),为风电场建立功率预测算法引擎,可以准确预报风电场未来72小时短期功率负荷,并能针对单台风机、风电场或风机集群进行预测和上报,为风电场管理提供重要辅助手段.现场运行测试验证了系统在风速预测以及针对不同型号风机风功率预测的可行性和有效性.     

一种自主学习建立模型库的光伏功率预测方法

为了保障电力系统的稳定运行和合理的调度分配,提高预测系统的预测精度,提出一种自主学习建立气象模型库的光伏功率预测方法。介绍该方法的实现过程,并通过实例分析该方法的预测结果。     

基于双核嵌入式系统及ALN算法的智能气象站系统

现代工业控制领域和能源行业往往需要气象数据的支持,这些数据不仅包括实时采集的气象数据,而且包含了未来一段时间内的气象预测数据.提出一种基于OMAP-L138的ARM+DSP芯片并使用自适应线性逻辑网络(ALN)算法来实现具有预测功能的气象站系统.该系统可以通过三个月以上的历史数据训练出预测模型,并使用当前采集的气象数据作为预测模型的输入即可预测得到未来一段时间内的预测数据.