| 基于实测数据的风电场稳态等值建模研究 |
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| 引用本文： | 李牡丹,王印松,刘霜.基于实测数据的风电场稳态等值建模研究[J].可再生能源,2018(3). |
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| 作者姓名： | 李牡丹 王印松 刘霜 |
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| 作者单位： | 华北电力大学科技学院;华北电力大学控制与计算机工程学院; |
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| 摘 要： | 针对大型风电场仿真模型复杂,计算量大的特点,提出一种利用实测数据建立大型风电场稳态等值模型的新方法。通过粒子滤波算法对原始风速数据进行预处理,消除噪声干扰对真实数据的影响;考虑到风电场内风机的风况差异问题,采用K-均值聚类算法提取反映风电机组风况差异的特征风速,以简化建模过程;选择特征风速和实测风电功率为输入、输出信号,应用BP神经网络拟合风电场稳态等值模型。该模型考虑了风电场地形地貌、机组分布因素,利用实测数据对模型进行泛化能力分析和精度验证,仿真结果表明,该方法具有一定的准确性与合理性。
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| 关 键 词： | 风电场 实测数据 BP神经网络 稳态 等值建模 |
Research on wind farm steady-state equivalent modeling based on measured data |
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