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用实测风速校正的短期风速仿真研究

中国电机工程学报 2008年第11期28卷 94-100页

作者：王耀南孙春顺李欣然湖南大学电气与信息工程学院湖南省长沙市410082

风速仿真是风力发电研究的重要手段之一。该文简述了风特征研究概况,建立了基于Kaimal风速功率谱的短期风速仿真模型;将仿真风速与实测风速时间序列做对比,发现仿真结果总体性态良好,但无法反映被仿真场址的特定风速变动规律。因此,进... 详细信息

风速仿真是风力发电研究的重要手段之一。该文简述了风特征研究概况,建立了基于Kaimal风速功率谱的短期风速仿真模型;将仿真风速与实测风速时间序列做对比,发现仿真结果总体性态良好,但无法反映被仿真场址的特定风速变动规律。因此,进一步提出了用实测风速校正仿真风速的方法,校正后的仿真风速不仅总体性态良好,而且能很好地反映被仿真场址的特定风速变动规律。该文的短期风速仿真方法可以用于短期风速预测、风轮机动态仿真、风力发电控制与电能质量分析等风力发电仿真研究,也可以用于其它风工程、信号分析等领域的仿真研究。

关键词：风力发电短期风速仿真风速功率谱 Kaimal谱谱模拟

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基于DeepAR的短期风速概率预测

铁道学报 2023年第7期45卷 152-160页

作者：何旭辉段泉成严磊中南大学土木工程学院湖南长沙410075 高速铁路建造技术国家工程实验室湖南长沙410075 轨道交通工程结构防灾减灾湖南省重点实验室湖南长沙410075

为对铁路沿线风速提前进行预判,保障桥梁施工及高速铁路列车运行时的安全,提出基于深度自回归模型(DeepAR)的短期风速预测方法。采用平潭海峡公铁两用大桥和西堠门大桥实测风速进行验证,并以包括小波包分解下的卷积神经网络和循环神经... 详细信息

为对铁路沿线风速提前进行预判,保障桥梁施工及高速铁路列车运行时的安全,提出基于深度自回归模型(DeepAR)的短期风速预测方法。采用平潭海峡公铁两用大桥和西堠门大桥实测风速进行验证,并以包括小波包分解下的卷积神经网络和循环神经网络混合模型(WPD-CNNLSTM-CNN)在内的4种模型作为点预测对比模型,以SimpleFeed-Forward、ARIMA、Random Walk模型进行置信度为50%与95%的区间预测作为对比模型。研究结果表明:无论是点预测还是区间预测,DeepAR模型都能够在具有随机性、间歇性的短期风速序列中提取到特征信号并进行精度较高的预测,且相比于其他模型具有更好的准确性与泛化能力,可满足实际工程短期风速预测需求。

关键词：铁路桥梁短期风速 DeepAR模型点预测区间预测

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基于小波变换的风电场短期风速组合预测

电工技术学报 2015年第9期30卷 112-120页

作者：田中大李树江王艳红高宪文沈阳工业大学信息科学与工程学院沈阳110870 东北大学信息科学与工程学院沈阳110819

针对风电场短期风速的预测提出一种基于小波变换的组合预测方法。首先利用Mallat算法对短期风速时间序列进行db3小波三层分解与重构,得到短期风速时间序列的近似分量和细节分量。针对近似分量和细节分量的不同特性,对近似分量利用粒子... 详细信息

针对风电场短期风速的预测提出一种基于小波变换的组合预测方法。首先利用Mallat算法对短期风速时间序列进行db3小波三层分解与重构,得到短期风速时间序列的近似分量和细节分量。针对近似分量和细节分量的不同特性,对近似分量利用粒子群算法优化的最小二乘支持向量机进行预测,对细节分量利用自回归求和滑动平均模型进行预测。最后各预测模型预测值组合叠加得到最终的短期风速预测值。仿真结果表明该方法具有较高的预测准确度。

关键词：短期风速小波变换自回归求和滑动平均模型最小二乘支持向量机组合预测

基于局域均值分解和多核最小二乘支持向量机的短期风速预测

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太阳能学报 2013年第9期34卷 1567-1573页

作者：孙斌姚海涛东北电力大学能源与动力工程学院吉林132012

针对风速时间序列的非线性和非平稳性,提出一种基于局域均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)和多核最小二乘支持向量机的短期风速预测模型。该方法首先对LMD对风速时间序列进行多层分解,得到一系列的PF(Product Function,PF)分量;... 详细信息

针对风速时间序列的非线性和非平稳性,提出一种基于局域均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)和多核最小二乘支持向量机的短期风速预测模型。该方法首先对LMD对风速时间序列进行多层分解,得到一系列的PF(Product Function,PF)分量;然后运用多核最小二乘支持向量机模型对分解后的各PF分量风速进行预测;最后对各预测结果进行叠加作为最终的预测风速。算例结果表明,该预测模型能准确进行短期风速的预测。

关键词：短期风速预测局域均值分解多核最小二乘支持向量机

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一种基于EMD的短期风速多步预测方法

电工技术学报 2010年第4期25卷 165-170页

作者：刘兴杰米增强杨奇逊樊小伟华北电力大学电气与电子工程学院保定071003 承德供电公司承德067000

针对风速时间序列的非线性和非平稳性,提出了一种基于经验模式分解(EMD)的短期风速多步预测新方法。该方法首先对风速时间序列进行EMD处理,将其分解为一系列相对平稳的分量,以减少不同特征信息之间的干涉;然后利用游程判定法,将波动程... 详细信息

针对风速时间序列的非线性和非平稳性,提出了一种基于经验模式分解(EMD)的短期风速多步预测新方法。该方法首先对风速时间序列进行EMD处理,将其分解为一系列相对平稳的分量,以减少不同特征信息之间的干涉;然后利用游程判定法,将波动程度相近的分量重构为高-中-低频三个分量,使所得分量特征信息集中且预测分量大幅减少;之后针对三分量的特征分别建立相应的多步预测模型;最后将三分量的多步预测结果进行自适应叠加作为最终的预测风速。算例结果表明,运用本文方法使风速多步预测的精度得到了大幅提高,同时在风速波动剧烈时也能保证较好的预测效果。

关键词：风电场短期风速多步预测经验模式分解

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基于短期风速资料的基本风压计算方法

吉林大学学报（工学版） 2020年第5期50卷 1739-1746页

作者：王勃董元正董丽欣吉林建筑大学土木工程学院长春130118 吉林省结构与抗震科技创新中心长春130118

由于部分地区缺少长期风速资料,根据《建筑结构荷载规范》不能确定这些地区的基本风压,急需根据短期风速资料得到一个可供桥梁等工程结构设计使用的基本风压。选取中国54个代表性城市2013年~2017年的短期风速资料,使用月最大风速资料与... 详细信息

由于部分地区缺少长期风速资料,根据《建筑结构荷载规范》不能确定这些地区的基本风压,急需根据短期风速资料得到一个可供桥梁等工程结构设计使用的基本风压。选取中国54个代表性城市2013年~2017年的短期风速资料,使用月最大风速资料与极值I型分布函数进行拟合,矩估计法和Gumbel法分别对参数进行计算,采用柯尔莫格罗夫检验法进行检验。结果表明:54个城市的月最大风速资料均符合极值I型分布,用月最大风速资料与极值I型分布进行拟合时,Gumbel法比矩估计法的拟合效果好。因此,选用月最大风速资料拟合极值I型分布计算缺少长期风速资料地区的基本风压。采用该方法计算了重现期为6个月、50年、100年的基本风压,重现期为6个月的基本风压可以为设计使用年限较短的工程(如拆除工程)提供参考风压,重现期为50年、100年的基本风压可以为没有长期风速资料地区的桥梁等工程结构设计提供依据。最后,采用本文方法对缺少长期风速资料的阜阳市基本风压计算提供算例。本文方法对没有长期风速资料和重现期较小的风压确定具有重要工程意义。

关键词：土木工程基本风压短期风速极值Ⅰ型分布 Gumbel法柯尔莫格罗夫检验法

基于ARIMA与ESN的短期风速混合预测模型

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太阳能学报 2016年第6期37卷 1603-1610页

作者：田中大李树江王艳红高宪文沈阳工业大学信息科学与工程学院沈阳110870 东北大学信息科学与工程学院沈阳110819

提出一种基于自回归求和滑动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)与回声状态网络(echo state network,ESN)的短期风速预测模型。首先利用ARIMA模型对短期风速时间序列进行线性特征的预测,使得短期风速的残差仅包... 详细信息

提出一种基于自回归求和滑动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)与回声状态网络(echo state network,ESN)的短期风速预测模型。首先利用ARIMA模型对短期风速时间序列进行线性特征的预测,使得短期风速的残差仅包含非线性特征,然后利用ESN模型对非线性的残差序列进行预测,最后将ARIMA模型的短期风速线性预测值与ESN模型的短期风速非线性预测残差值进行相加得到最终的短期风速的预测值。单步与多步预测的仿真实验表明该混合预测模型具有更高的预测精度与更小的预测误差。

关键词：短期风速预测自回归求和滑动平均模型回声状态网络

基于互补集成经验模态分解和Stacking融合的短期风速组合预测模型

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太阳能学报 2024年第7期45卷 735-744页

作者：唐非沈阳工业大学人工智能学院沈阳110870

针对风电场短期风速预测准确度不高的问题,提出一种基于互补集成经验模态分解和Stacking融合的短期风速组合预测模型。首先,为突出短期风速的局部特征并降低建模难度,通过互补集成经验模态分解算法将短期风速分解为若干个稳定分量。然后... 详细信息

针对风电场短期风速预测准确度不高的问题,提出一种基于互补集成经验模态分解和Stacking融合的短期风速组合预测模型。首先,为突出短期风速的局部特征并降低建模难度,通过互补集成经验模态分解算法将短期风速分解为若干个稳定分量。然后,利用信息熵和近似熵来判定各分量的复杂度,高复杂度分量选择最小二乘支持向量机、低复杂度分量选择随机配置网络作为对应的预测模型。利用Stacking算法对每个模型的预测值进行融合,使预测精度得到提升。最后,通过一组实际的短期风速数据作为研究对象,将提出的预测模型应用于其预测。对比结果表明,所提预测模型可提高短期风速的预测精度。

关键词：风能短期风速组合预测互补集成经验模态分解多模型 Stacking融合

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风电场短期风速预测方法研究

可再生能源 2014年第8期32卷 1134-1139页

作者：王国权王森刘华勇薛永端周平国网重庆市电力公司经济技术研究院重庆401121 中国石油大学(华东)信息与控制工程学院山东青岛266580

随着风力发电的快速发展,并且风力发电系统的出力与风电场风速存在着的特殊关系,使得对风电场的风速实现较准确的预测已逐步成为研究的热点。该文先提出一种简单的的风速预测方法,即将指数平滑法应用到风速预测,并验证了指数平滑法预测... 详细信息

随着风力发电的快速发展,并且风力发电系统的出力与风电场风速存在着的特殊关系,使得对风电场的风速实现较准确的预测已逐步成为研究的热点。该文先提出一种简单的的风速预测方法,即将指数平滑法应用到风速预测,并验证了指数平滑法预测风速的可行性。此外,为了提高预测精度,还提出了两种新的组合预测的方法,即基于指数平滑和灰色模型(GM)的组合预测方法、基于自回归滑动平均(ARMA)模型和灰色模型的组合预测方法。实例计算结果表明,组合预测方法比单独的用一种方法的预测效果要好,尤其是基于自回归滑动平均模型和灰色模型的组合预测方法更具有优势。

关键词：短期风速风力发电指数平滑法灰色模型 ARMA模型组合预测