基于BP神经网络方法的风电场风速插补分析应用

基于BP神经网络方法的风电场风速插补分析应用

TK89%TP183; [目的]准确的风资源数据对风场的风资源评估和发电量计算有着重大意义.由于机械故障、天气因素和人为影响等原因,风场内风速数据出现采集时间短、间断点多、数据失真等诸多问题,给风资源的评估带来不小的麻烦.[方法]现阶段风电行业内采用基于相关测量预测方法(MCP,Measure-Correlate Predict)(可称之为传统插补方法)进行间断数据的插补和拟合,准确性略显不足.文章针对风机风速插补和测风塔测试风速插补两种应用场景,提出基于BP神经网络算法的风资源数据预测插补方案,进行模型建立和预测.[结果]结果表明:BP神经网络插补效果优于传统插补方法,且平坦地形测风塔风速插...

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Veröffentlicht in:南方能源建设 2021, Vol.8 (1), p.51-55
Hauptverfasser: 郑侃, 魏煜锋, 文智胜, 朱梦霞, 何宇翔
Format: Artikel
Sprache:chi
Online-Zugang:Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:TK89%TP183; [目的]准确的风资源数据对风场的风资源评估和发电量计算有着重大意义.由于机械故障、天气因素和人为影响等原因,风场内风速数据出现采集时间短、间断点多、数据失真等诸多问题,给风资源的评估带来不小的麻烦.[方法]现阶段风电行业内采用基于相关测量预测方法(MCP,Measure-Correlate Predict)(可称之为传统插补方法)进行间断数据的插补和拟合,准确性略显不足.文章针对风机风速插补和测风塔测试风速插补两种应用场景,提出基于BP神经网络算法的风资源数据预测插补方案,进行模型建立和预测.[结果]结果表明:BP神经网络插补效果优于传统插补方法,且平坦地形测风塔风速插补优于复杂地形风速插补.[结论]研究表明:基于BP神经网络方法的风电场风速插补技术适用于风电场风速插补应用,对风资源评估的准确性有明显提升.
ISSN:2095-8676
DOI:10.16516/j.gedi.issn2095-8676.2021.01.007