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风电发电量预测。

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简介：
基于以往的风力发电机组功率数据，本文详细阐述了对未来风电机功率进行预测的策略，并分别着重介绍了三种方法的应用：时间序列分析法、神经网络方法以及灰度模型法。

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  • Vchuli.rar_风力发电数据_风力预测_数据预测_风力发电预测
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    本资源包含风力发电相关的数据集，适用于风力预测和发电量预测模型的研究与开发。 根据福建PT风力发电机组的日出力统计数据，可以估计风速并建立模型进行预测。
     
  • 电气类风力发电预测数据(2017-2019: 风速、转速、发电量).txt
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    本文件包含了2017年至2019年间详细的电气类风力发电预测数据，包括每日的风速、转速以及相应的发电量记录。 电气类62. 2017-2019风力发电预测数据（包括风速、转速、发电量）的文本段落件中包含下载链接，请放心下载！
     
  • 风力发电功率预测
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    风力发电功率预测是通过分析气象数据和风电机组特性，对未来的风电场输出进行预估的技术。它对于优化电网调度、提高可再生能源利用率具有重要意义。 本段落根据历史功率数据预测风电机组的输出功率，并分别介绍了时间序列法、网络神经法和灰度法这三种方法。
     
  • 风电预测
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    风电预测是指利用气象数据和数学模型对风力发电量进行预估的技术，旨在提高风能利用率和电网稳定性。 YUMIT团队致力于创造更好的绿色未来。随着世界的发展，可再生能源将在推动绿色、可持续的社会发展中发挥关键作用，并直接影响地球上所有人的健康状况。据预测，到2040年，可再生资源将占全球电力需求的约45%。目前风能已达到651GW的发电量，占据全球能源总需求的5%以上。 随着风电场持续且指数级的增长以及更高效风机技术的发展，未来风力发电对整体能源结构的影响和贡献将进一步增强。因此，对于能够有效地将各种传统动力源与风力发电厂集成以减少过剩生产并避免不必要的污染问题的需求也日益增加。 通过我们的项目文档、视频演示（请跳至2:36处观看Web应用程序展示）以及PowerPoint幻灯片的介绍，可以更全面地了解我们如何应对这一挑战。登录账号为管理员，密码同样为管理员。
     
  • 风力发电功率预测.rar
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    本研究专注于开发先进的算法模型以提高风力发电场的功率预测精度，旨在优化可再生能源利用效率。 风电功率预测是现代能源系统中的关键环节，在风能作为主要可再生能源的背景下尤为重要。其准确性直接影响电力系统的稳定运行、电力市场的交易以及风电场的经济效益。 本资料包含了关于风电功率预测的相关研究和算法应用，涉及通过对气象条件（如风速、风向）分析来预测未来一段时间内风电场输出功率的技术。这项任务复杂且多变，因为影响因素众多，包括地理位置、地形、季节变化及大气湍流等。通常采用历史数据与实时监测信息结合气象模型进行预测。 在算法方面，常用的方法有时间序列分析、统计模型（如ARIMA）、机器学习算法（支持向量机、随机森林和神经网络）以及深度学习模型（如长短时记忆网络LSTM）。这些方法各有优缺点：例如，时间序列适合短期预测；而深度学习则擅长处理复杂非线性关系，但需要大量数据与计算资源。 资料中的数据集或代码文件可能包含各种气象参数、风电场实际功率记录及预测结果等信息。研究者可利用这些数据训练和验证模型，并评估不同算法在精度与效率方面的性能表现。 尽管现有技术已取得进展，但在风速预测不确定性、异常事件适应能力以及大规模风电场集成后的系统动态特性等方面仍面临挑战。因此，该领域需要更多专家和技术人员进行深入研究以提高风电功率预测的准确性和可靠性。 总之，风电功率预测是一个跨学科问题，涉及气象学、统计学和计算机科学等多个领域。通过持续的技术创新与算法优化，未来有望实现更精准的风能利用及电力系统的可持续发展。
     
  • 风力发电预测数据集ZX
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    风力发电预测数据集ZX包含详细的气象与发电量信息，旨在提升风电场短期至中期功率输出预报精度，促进可再生能源高效利用。 风力发电量预测数据集包含风速、转速、发电量等相关数据，记录时间从2019年11月至2019年12月，读数间隔为每十分钟一次。
     
  • 风力发电预测的CSV数据集
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    本数据集包含用于风力发电预测的各类气象和运行参数，旨在支持研究者开发更精确的风电输出预测模型。 构建风电功率预测模型，利用测风塔采集的风速、风向、气温、气压及湿度数据进行发电功率预测。 CSV文件格式如下： 第一列为时间； 中间列包含10米、30米、50米和70米高度处的风速与风向信息以及气温、气压和湿度等特征； 最后一列表示风电场发电功率的预测值。 具体的数据包括以下内容： - 10m, 30m, 50m 和70m 的风速（WS） - 30m, 50m 和70m 的风向（DIR） - 龙骨高度处的风速和风向 (WSHUB, DIRHUB) - 气温(TEMP)、气压(PRESSURE)以及相对湿度(RH) 示例列名： TIME, WS10, DIR10, WS30, DIR30, WS50, DIR50, WS70, DIR70, WSHUB, DIRHUB, TEMP, PRESSURE,RH
     
  • 风力发电预测的CSV数据集
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    本数据集包含用于风力发电预测的相关CSV文件，记录了详尽的历史气象及发电信息，旨在支持研究人员与工程师开发更精准的风电预测模型。 构建风电功率预测模型，利用测风塔采集的风速、风向、气温、气压及湿度数据进行发电功率预测。 CSV格式文件结构如下： 第一列为时间； 中间列包含10米、30米、50米和70米高度处的风速（WS）与相应方向（DIR），以及龙骨高度处的风速（WSHUB）、方向（DIRHUB）、气温（TEMP）、气压（PRESSURE）及湿度（RH）； 最后一列为预测值。 数据说明： 使用测风塔中的测量信息，包括不同高度层的风速和风向、气象参数如温度、压力与相对湿度。
     
  • 风电场电力预测分析
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    风电场电力预测分析是一套利用气象数据与风电机组特性评估未来一段时间内风电场发电量的技术方法，旨在提高电网调度灵活性和可再生能源利用率。 ### 风电场的电功率预测 #### 一、风电功率预测背景及意义 风能作为一种可再生且清洁的能源，在全球范围内备受重视。随着技术进步与成本下降，风力发电已成为最具规模化开发和技术经济条件优势的非水再生能源之一。然而，由于其固有的波动性和间歇性特征，电网的安全稳定运行面临挑战。为了减轻风电功率波动对电网的影响，并提升电力系统的整体效率和可靠性，风电功率预测技术成为研究的重点。 #### 二、风电功率预测方法与实践 ##### 2.1 实时预测方法及误差分析 **预测方法选取：** - **ARIMA模型**：自回归积分滑动平均模型是一种经典的时间序列分析工具，适用于具有趋势和季节性的数据。该模型能够捕捉到风力发电量中的长期趋势和短期波动。 - **神经网络模型**：如长短时记忆网络（LSTM），可以处理非线性关系及长序列数据，非常适合用于风电功率预测。 - **支持向量机（SVM）**：在小样本集上表现良好，适用于拟合复杂的非线性关联。 **预测对象包括单台风电机组的功率PA、PB、PC和PD，以及多台风电机组合并后的总功率P4与全场总功率P58。** **误差分析依据国家能源局制定的相关标准进行评估，通常采用均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）等指标来衡量预测精度。 ##### 2.2 风电机组汇聚的影响分析 风力发电机组的组合能够平滑风电功率波动性，从而减少预测误差。这是因为单一风电机组受局部气象条件影响较大，而多台风机总功率则受到多种因素共同作用，在一定程度上可相互抵消。 **具体步骤如下：** 1. **计算单台发电机功率预测误差**。 2. **分析多台机组组合后的总体功率预测误差**。 3. **对比不同情况下的误差表现，观察差异性。** 预期规律表明： - 多台风电机组的总功率波动通常比单一发电单元更稳定。 - 伴随风力机数量增加，整体预测精度有望提高。 #### 三、提升风电功率预测准确度的方法探讨 ##### 3.1 方法改进策略 为增强风电功率预测精确性，可以考虑以下途径： - **模型融合**：结合ARIMA模型、神经网络和支持向量机的优势构建混合模式。 - **引入外部数据源**：如气象信息和地形资料等以提升预测准确性。 - **优化参数设置**：利用网格搜索或遗传算法等方式对模型进行调优。 ##### 3.2 实验验证 通过在相同数据集上对比不同方法的性能，评估改进措施的有效性。同时需注意考察模型复杂度与训练时间等因素的影响。 #### 四、总结及未来展望 尽管风电功率预测技术已取得显著进展，但仍存在局限性。未来的研究可以从以下几个方面着手： - **提升数据质量**：获取更高精度和频率的数据。 - **开发更先进的预测工具**：利用深度学习等新技术提高预测准确性。 - **增强模型鲁棒性**：使模型能够更好地适应各种天气条件下的任务需求。 风电功率预测是一项充满挑战的任务，但随着技术不断创新与方法优化，有望显著提升其精准度，从而为电力系统的安全稳定运行提供强有力支持。
     
  • 风力发电发电量预测数据集（含28201条训练样本和12087条测试样本）
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    该数据集包含39个特征变量及目标输出功率，共计40288条记录，旨在用于风力发电量的预测模型开发与验证。其中，28201条为训练样本，12087条为测试样本。 风力发电量预测数据集包含训练集28,201条记录和测试集12,087条记录。该数据集根据风机ID（tracking_id）、日期时间、风速(m/s)、大气温度(°C)、轴温(°C)、叶片角度(°C)、齿轮箱温度(°C)、发动机温度(°C)、电机转矩(N-m)、发电机温度(°C)、大气压力(Pascal)、面积温度(°C)、风车车体温度(°C)、风向(°C)、电阻(ohm)、转子转矩(N-m)、状态信息以及云层高度和叶片长度(m)及风车高度(m)，来预测风力发电的发电量。