简介：摘要随着我国科技的不断发展，人们生活水平的不断提高，电力已经成为人们生活中不可或缺的一种重要资源。伴随着风力发电功率占我国发电市场比重的日益增大，风速波动的功率对电网能否安全平稳运行造成了不小影响。增加电网旋转储备容量对于解决风电场波动问题有着实质作用，但是这样就导致了电网运行成本的增加。所以，对那些大规模接入风电的电网，风速及风电功率预测就对确保系统平稳安全运行、减少风电消耗开支起到了关键性作用。本文在结合分析国内外很多资料的基础下，对我国目前风速及风电功率的预测方法进行研究，总结分析常用方法的利弊，在对风速及风电功率预测偏差的指标上给出评价，更是对未来我国风速及风电功率的发展道路进行展望。

简介：摘要：对于风电并网问题，根据风电输出功率及时开展电力调度本身多变性对电网稳定性的影响。因而，风力发电站企业要提前给予较为准确的风速预测值，依据风力发电导出曲线图给予较为准确的风力发电功率。因此，提早精确获得风速预测值极其重要。风力发电发展的过程中，不断提高风电功率的预测的准确性，是保证电力系统运行安全和管理的前提条件，也是提高风电场风能利用率的基础。

简介：摘要现阶段来看，由于我国日益严重的环境污染和能源污染，促进了新能源的应用，新能源发电所占比重日益增加风能是一种清洁、没有污染、可再生并且获取方便的能源，这一特点让其快速发展。虽然风力资源取之不尽用之不竭，但是风能也是一种不稳定、间歇性的能源。当风电大规模接入电网时，电力系统的电能稳定性与安全性将会受到影响。对风电场进行短期风速与风电功率预测是解决风电并网稳定性与安全性的有效手段。

简介：摘要本题根据风电功率历史数据，采用ARMA预测方法风力发电机组功率进行短期实时预测。

简介：摘要：随着电力系统相应技术的开发以及配套产业的持续进步，当前山地风电开发已经成为各国在进行能源投资与发展过程中的全新热点。但是由于海洋规划区域这一条件的限制，导致山地风电场无论是在规划或者是选址过程中相对较为集中，对电网接纳能力也带来了极大的挑战，针对山地风电场的不可控性和无功特性的复杂特点进行发电预测，也使其成为风电研究中的重点内容之一。

简介：摘要近几年来，风力发电正在大规模发展，越来越多的风电并入电网。但风电具有间歇性和随机性大的固有弊端，在很大程度上限制了风电的快速发展。风功率预测技术的不断快速发展，已经成为提高电网调峰能力、更好地保障电力系统安全、稳定运行的关键技术之一。本文简单的介绍了风电功率预测系统的构成和预测方法，并对风功率预测算法进行简要的解析，希望对相关部门有所帮助。

简介：

简介：风力发电是最具开发潜力的非水电再生能源,为保证电网的功率平衡和运行安全,需要对风电功率给出准确的预测。对于风电功率预测通常可采用以下3种方法:三次指数平滑法、ARMA方法以及灰色预测方法,但预测准确性不高,而采用风电功率预测的组合预测方法可以提高风电功率精度。将4种预测方法运用到实际风电功率算例中,由数值计算结果可以得出组合预测方法预测风电功率得到的结果精度较高。

简介：摘要：风能相较于传统能源拥有着巨大的优势，但风电场投建初期数据不足的问题往往为研究人员所忽略。本文在研究 BP 神经网络的基础上，针对训练量不足的问题，提出了运用插值法对预测结果进行修正的方法，使得不同阶段的预测精度相较于传统神经网络有不同程度的提高，表明了本文方法的价值与意义。

简介：随着风力发电装机容量的不断提升,风电占所在电网的比例也在逐步增加。由于风的高度随机波动性和间歇性,使得大容量的风电接入电网会对电力供需平衡、电力系统的安全、以及电能质量带来严峻挑战。风电功率预测系统使风电场可以向电网公司提供准确的发电功率预测曲线,这使得电网调度可以有效利用风电资源,提高风电发电上网小时数额。对我国大型风电场进行功率预测,所得结果作为调度部门的有力借鉴,对促进风电的规模化发展大有裨益。

简介：摘要本文着力研究了风电功率的预测问题，主要利用卡尔曼滤波预测模型对该风电场的风电功率进行预测，通过与ARMA模型的预测结果进行对比分析发现ARMA模型的预测精确度为75.4%—79.3%，卡尔曼滤波模型的预测精确度为81.3%-95%，卡尔曼滤波模型很好的提高了风电功率的预测精度，而且在一定程度上解决了时间序列分析法的预测时延问题；比较单台机组与多台机组的风电功率预测误差及精确度等，可以看出多台机组的预测精度更高。

简介：1概况2011年12月12—20日，中国一丹麦政府问合作“可再生能源发展”项目（RED）的“风电功率预测体系及运行机制研究”课题组对丹麦国家电网、Risoe国家实验室、丹麦气象局、DongEnergy能源公司、Vestas公司和西班牙国家电网进行了考察。考察小组由来自国家电网中国电力科学研究院、中国气象局、华北电网公司、华能新能源股份公司和中丹项目办公室的6名专家组成。

简介：摘要：随着新能源的兴起，风能作为一种可再生能源得到了广泛的应用。然而，由于其受天气条件和环境因素的影响较大，使得风力发电机组的生产效率难以保证。因此，如何准确地预测风力发电机组的输出功率成为了一个重要的研究方向。本文重点研究风电功率预测方法与最新技术发展，旨在为风力发电领域的未来发展提供有力的支持。

简介：风电场的安全运行需要风电功率预测具有较高的精度。尽管支持向量机（SVM）理论在解决预测数据非线性等方面有较大优势,但SVM的参数难以选取。采用人工蜂群算法（ABC）对SVM中的参数进行寻优并对风电功率进行预测,将仿真预测结果与标准SVM预测结果进行对比,结果证明该方法提高了预测精度。

简介：文章对风电功率预测的两种预测模型的预测方法进行了详细分析，然后对数据采集传输的信息通道组织办法进行探讨，最后提出提高风功转化曲线的准确性方法。

简介：摘要：随着全球对可再生能源的需求不断增长，光伏和风电作为重要的清洁能源形式得到了广泛关注。而准确预测光伏/风电功率的变化趋势对电力系统运行和规划至关重要。然而，由于光照、风速等因素的不稳定性和不确定性，传统方法在光伏/风电功率预测中存在一定局限性。因此，基于深度学习技术的光伏/风电功率预测研究备受关注。本论文旨在探讨并解决深度学习在光伏/风电功率预测中所面临的问题，以提高预测精度与可靠性，为可再生能源领域的发展做出贡献。

简介：为增强风功率预测的准确性，采用基于时间序列模型和支持向量机模型，并且利用最小方差法获得权重系数，构建组合预测模型对风功率进行预测。仿真结果表明，该组合模型较单项预测模型具有更高的预测精度。

简介：摘要该文根据风电场输出功率的影响因素，在Matlab平台下建立了基于数值天气预报的反向传播神经网络，采用宁夏某风电场实测数据实现了短期风电功率预测，并对预测误差的原因进行分析。

简介：摘要:电能和自然环境是当今社会面临的两个关键研究课题。随着我国倡导发展绿色经济，太阳能、风能、水电、生物能源等新能源技术呈现快速发展趋势。多种可再生资源相互补充发电量是一种合理的方式，可再生资源的发电量占总发电量的比重越来越大。太阳能和风能作为可再生资源的重要组成部分，具有覆盖面广、发展潜力大、环境危害小、可持续利用等特点。两者在有机化学上的融合，使得再生资源系统的运行更加稳定高效。风光互补发电因其作为互补发电技术的独特优势而广受欢迎。文章概述了互补发电的技术管理体系和互补发电的技术性，讨论了风光互补发电技术的现状和发展趋势。

简介：摘要:电能和自然环境是当今社会面临的两个关键研究课题。随着我国倡导发展绿色经济，太阳能、风能、水电、生物能源等新能源技术呈现快速发展趋势。多种可再生资源相互补充发电量是一种合理的方式，可再生资源的发电量占总发电量的比重越来越大。太阳能和风能作为可再生资源的重要组成部分，具有覆盖面广、发展潜力大、环境危害小、可持续利用等特点。两者在有机化学上的融合，使得再生资源系统的运行更加稳定高效。风光互补发电因其作为互补发电技术的独特优势而广受欢迎。文章概述了互补发电的技术管理体系和互补发电的技术性，讨论了风光互补发电技术的现状和发展趋势。