基于实测数据的风电场稳态等值建模研究

• 作者: 刘霜 李牡丹 王印松
• 来源期刊: 可再生能源
• 学科: 地球科学
• 关键词: 风电场 实测数据 BP神经网络 稳态 等值建模
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 438-445
• 页数: 8页
• 分类号: TK81|P457.5
• 字数: 5905字
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李牡丹	华北电力大学科技学院	10	15	3.0	3.0
2	王印松	华北电力大学控制与计算机工程学院	96	579	14.0	19.0
3	刘霜	华北电力大学控制与计算机工程学院	4	5	1.0	2.0