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摘要： 作为无污染的清洁能源,风能获得了极大的关注。 为了充分利用风能,风电机组控制系统关键技术研究及应用是目前风力发电的热点问题之一。本文从风速预测和最大功率追踪两方面探讨风电机组控制系统的关键技术,提出了基于深度学习的风速预测模型,并将风速预测与最大功率追踪两项关键 ...
力学与工程科学学院博士研究生基于机器学习的风速预测成果在《Energy conversion and management》发表. 发布日期: 2020/04/13 投稿: 朱敏慧 部门: 力学与工程科学学院（力学所） 浏览次数: 568 返回. 力学与工程科学学院流体力学博士研究生邓莹在卢志明和王伯福教授的 ...
中国期刊网,期刊,杂志,读者服务,电子杂志,论文,文库,期刊网,电子刊 蒙福拓 中广核贵港港南风力发电有限公司 广西贵港市537100 摘要：风力发电作为新时代绿色能源，受到人们的广泛关注，这是因为风力资源的总储量十分巨大且分布广泛，具有非常良好的发展前景，针对风力发电提出的互联网能源 ...
风电场短期风速预测探讨[J].吉林电力,2005(6):21-24. 被引量：64 9 丁明,张立军,吴义纯.基于时间序列分析的风电场风速预测模型[J].电力自动化设备,2005,25(8):32被引量：170 10 孙春顺,王耀南,李
铁路防灾安全监控系统中风速预测与地震监测技术研究,防灾安全监控系统,神经网络,风速预测,地震监测及紧急处置。自2008年8月1日京津城际铁路建成通车以来,我国高速铁路建设事业迅猛发展。按照铁路“十一五”规划,期间将建设高速铁路7...
基于高斯过程回归的风电场短期风速预测方法研究. 【摘要】： 风能作为一种无污染可再生能源,受到了全世界的广泛关注。. 风力发电是当今利用风能的最主要技术之一,但风速较强的随机性导致风电具有间歇性,大规模风电接入电网会对电力系统的安全与稳定 ...
考虑风速时空相关特性的元启发式支配预测模型，潘超;王典;蔡国伟;杨雨晴;于凤娇;-电网技术2020年第11期杂志在线阅读、文章下载。 考虑风速时空相关特性的元启发式支配预测模型-《电网技术》2020年11 …
随着风电场的大规模接入,提高风电场风速的预测精度对于促进可再生能源的消纳具有重大意义。传统的预测方法通常根据风电场单一高度的历史风速进行预测，当预测的时间尺度达到三四小时的时候，预测误差较大。不同高度的风速、风向数据蕴含了风电场内部的时空相关性，数值天气预报数据也 ...
摘要： 风速的波动性和随机性为风电并网造成安全隐患,提高风速预测精度对于风电系统的稳定和风能发展十分重要.提出一种基于互信息（MI）理论和递归神经网络（RNN）的短期风速预测组合新模型（MI-RNN）.该模型利用MI理论选择最优的历史风速序列长度（τ）,通过每τ步预测下一时间点风速的方 …
CEEMD下神经网络的短期风速预测研究. 卢格宇. 【摘要】： 随着全球环境的日益恶化和不可再生能源的迅速减少,人们迫切需要发现可以代替不可再生能源的清洁能源。. 风能作为一种可再生的清洁能源,已经受到越来越多国家的重视。. 目前,风能主要的应用还是在 ...
摘要： 作为无污染的清洁能源,风能获得了极大的关注。 为了充分利用风能,风电机组控制系统关键技术研究及应用是目前风力发电的热点问题之一。本文从风速预测和最大功率追踪两方面探讨风电机组控制系统的关键技术,提出了基于深度学习的风速预测模型,并将风速预测与最大功率追踪两项关键 ...
力学与工程科学学院博士研究生基于机器学习的风速预测成果在《Energy conversion and management》发表. 发布日期: 2020/04/13 投稿: 朱敏慧 部门: 力学与工程科学学院（力学所） 浏览次数: 568 返回. 力学与工程科学学院流体力学博士研究生邓莹在卢志明和王伯福教授的 ...
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风电场短期风速预测探讨[J].吉林电力,2005(6):21-24. 被引量：64 9 丁明,张立军,吴义纯.基于时间序列分析的风电场风速预测模型[J].电力自动化设备,2005,25(8):32被引量：170 10 孙春顺,王耀南,李
铁路防灾安全监控系统中风速预测与地震监测技术研究,防灾安全监控系统,神经网络,风速预测,地震监测及紧急处置。自2008年8月1日京津城际铁路建成通车以来,我国高速铁路建设事业迅猛发展。按照铁路“十一五”规划,期间将建设高速铁路7...
基于高斯过程回归的风电场短期风速预测方法研究. 【摘要】： 风能作为一种无污染可再生能源,受到了全世界的广泛关注。. 风力发电是当今利用风能的最主要技术之一,但风速较强的随机性导致风电具有间歇性,大规模风电接入电网会对电力系统的安全与稳定 ...
考虑风速时空相关特性的元启发式支配预测模型，潘超;王典;蔡国伟;杨雨晴;于凤娇;-电网技术2020年第11期杂志在线阅读、文章下载。 考虑风速时空相关特性的元启发式支配预测模型-《电网技术》2020年11 …
随着风电场的大规模接入,提高风电场风速的预测精度对于促进可再生能源的消纳具有重大意义。传统的预测方法通常根据风电场单一高度的历史风速进行预测，当预测的时间尺度达到三四小时的时候，预测误差较大。不同高度的风速、风向数据蕴含了风电场内部的时空相关性，数值天气预报数据也 ...
摘要： 风速的波动性和随机性为风电并网造成安全隐患,提高风速预测精度对于风电系统的稳定和风能发展十分重要.提出一种基于互信息（MI）理论和递归神经网络（RNN）的短期风速预测组合新模型（MI-RNN）.该模型利用MI理论选择最优的历史风速序列长度（τ）,通过每τ步预测下一时间点风速的方 …
CEEMD下神经网络的短期风速预测研究. 卢格宇. 【摘要】： 随着全球环境的日益恶化和不可再生能源的迅速减少,人们迫切需要发现可以代替不可再生能源的清洁能源。. 风能作为一种可再生的清洁能源,已经受到越来越多国家的重视。. 目前,风能主要的应用还是在 ...
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