基于地形影响的短期风电功率预测方法

"考虑地形影响的短期风电功率预测.pdf" 这篇研究论文主要探讨了如何在预测风电功率时考虑地形因素的影响，以提高预测的准确性和实用性。风电功率的预测对于电力系统的稳定运行至关重要，因为风力发电的随机性和间歇性可能导致电力系统安全问题和电能质量下降。传统的风电功率预测方法往往忽视了地形对风速和风向的影响，而这篇论文提出了一种新的预测方法。 首先，研究者利用BP神经网络来预测测风塔处的即时风速。BP神经网络是一种广泛用于非线性问题建模的人工神经网络模型，能够通过学习和调整权重来拟合风速数据，从而对未来风速进行预测。 接着，为了考虑地形因素，研究者采用了计算流体动力学（CFD）软件进行风场的数值模拟。CFD能够详细模拟风在复杂地形条件下的流动情况，计算出风在各风机轮毂高度处的风加速因数和水平偏差。这些参数反映了风如何受到地形阻挡、折射和加速，对于精确预测风速至关重要。 然后，基于CFD模拟得到的数据，研究者使用MATLAB编程求解出每个风机位置的风速。MATLAB是一种强大的数值计算和数据可视化工具，非常适合处理这种复杂的计算任务。 最后，结合风机的功率曲线，研究者可以计算出预测的风电功率。风力发电机的功率曲线描述了风速与发电机输出功率之间的关系，是将风速转化为可预测的电力输出的关键环节。 通过这种方法，论文提出了一种考虑地形影响的短期风电功率预测模型，其预测效果较为理想，适用于实际的工程应用。这种预测方法能够更准确地估计风电场的未来功率输出，有助于电力系统调度和管理，提高电网的稳定性，同时优化风电并网的经济效益。 关键词涉及了风电功率预测、BP神经网络、CFD软件和MATLAB，这些都是在风电功率预测领域中关键技术。BP神经网络用于预测风速，CFD软件用于模拟风流，而MATLAB则作为计算和分析工具，共同构建了这一综合预测框架。该研究为风电行业的功率管理提供了有力的理论和技术支持。