公开(公告)号：CN105741192A

公开(公告)日：2016-07-06

申请号：CN201610113700.0

申请日：2016-02-29

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 杜杰 ,  彭丽霞 ,  孙泓川 ,  张琛 ,  代刊 ,  谌芸 ,  毛冬艳 ,  曹一家 ,  陆金桂 ,  刘玉宝 ,  潘林林 ,  刘月巍

IPC: G06Q50/06

CPC classification number: G06Q50/06 ,  G06N3/02

Abstract: 本发明公开了一种风电场风电机机舱短期风速组合预报方法，分别采用动态时间规整法和相关系数法对预报风电机机舱与所有风电机机舱逐日对应一定时段的风速子序列进行相似性分析，提取演化最相似的若干子序列的风速数据，分别建立基于动态时间规整法和相关系数法的广义回归神经网络子模型预报单元，各子模型的具体参数采用粒子群算法进行全局优化，两个子模型预报结果的平均值作为组合预报方法的最终预报结果。本发明实现了对风电场内每台风电机的机舱风速进行精细化预报，从而有效提高整个风电场的短期出力预报水平。

公开(公告)号：CN105741192B

公开(公告)日：2021-05-18

申请号：CN201610113700.0

申请日：2016-02-29

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 彭丽霞 ,  杜杰 ,  孙泓川 ,  张琛 ,  代刊 ,  谌芸 ,  毛冬艳 ,  曹一家 ,  陆金桂 ,  刘玉宝 ,  潘林林 ,  刘月巍

IPC: G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种风电场风电机机舱短期风速组合预报方法，分别采用动态时间规整法和相关系数法对预报风电机机舱与所有风电机机舱逐日对应一定时段的风速子序列进行相似性分析，提取演化最相似的若干子序列的风速数据，分别建立基于动态时间规整法和相关系数法的广义回归神经网络子模型预报单元，各子模型的具体参数采用粒子群算法进行全局优化，两个子模型预报结果的平均值作为组合预报方法的最终预报结果。本发明实现了对风电场内每台风电机的机舱风速进行精细化预报，从而有效提高整个风电场的短期出力预报水平。