[发明专利]一种混合风力发电的预测方法及系统有效
| 申请号： | 201610300971.7 | 申请日： | 2016-05-09 |
| 公开（公告）号： | CN105930900B | 公开（公告）日： | 2018-02-27 |
| 发明（设计）人： | 宋晓华;张宇霖;龙芸;张栩蓓;李乐明 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 北京名华博信知识产权代理有限公司11453 | 代理人： | 李冬梅,苗源 |
| 地址： | 102206 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种混合风力发电的预测方法及系统，该混合风力发电的预测方法包括获取风电场的风向、风速及对应的风电输出功率的历史数据，并对历史数据进行抽样得到样本数据；对样本数据的统计特性进行判断分析，获取风频集中且风电输出功率差异达到差异阈值的风向，并根据所获取的风向及其与风速、风电输出功率的对应关系采用模糊层次聚类法，将样本数据划分为三类；采用神经网络算法对每类样本进行训练，对应形成三类特定的风力发电预测模型，然后进行合并处理，建立用于对风力发电产能进行预测的混合风力发电预测模型。因此，通过实施本发明能够实现对不同的风向、风速有针对性地进行模型预测，并且能够提高风力发电功率的预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 混合 风力 发电 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种混合风力发电的预测方法，其特征在于，包括：获取风电场的风向、风速及对应的风电输出功率的历史数据，并对所述历史数据进行抽样得到样本数据；对所述样本数据的统计特性进行判断分析，获取风频集中且风电输出功率差异达到差异阈值的风向，并根据所获取的风向及其与风速、风电输出功率的对应关系采用模糊层次聚类法，将所述样本数据划分为三类；采用神经网络算法对每类样本进行训练，对应形成三类特定的风力发电预测模型，将这三类特定的风力发电预测模型进行合并处理，建立用于对风力发电产能进行预测的混合风力发电预测模型。
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