风电场功率

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计及尾流的改进深度确定性策略梯度风电场功率优化控制策略
《电力系统及其自动化学报》2025年第2期68-77,共10页张勇 刘春 褚梦珂 杨兴武 
上海市科技计划资助项目(23010501200)。
相比于传统的单机最大功率点跟踪,考虑上游风机对下游风机的尾流影响使得风电场整体输出功率得到优化更具实用性。为此提出一种基于深度强化学习的风电场尾流优化控制策略,采用改进深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradie...
关键词：风电场 尾流效应 偏航控制 深度强化学习 功率优化 
基于深度强化学习的风电场功率多变量综合优化控制
《综合智慧能源》2025年第1期18-25,共8页张华钦 刘伟 王慧 李雷孝 莎仁高娃 
国家自然科学基金项目(62362055);内蒙古自治区气象局科技创新项目(nmqxkjcx202312,nmqxkjcx202435)。
我国提出“双碳”目标,提出构建以新能源为主体的新型电力系统。依据真实风电场的数据,通过研究优化控制策略,提升风电场输出功率,从而进一步提高风电的利用率。聚焦风电机组间尾流效应问题,提出一种基于无模型深度强化学习(DRL)的风电...
关键词：风电场 深度强化学习 尾流控制 多变量控制 功率优化 近端策略优化 “双碳”目标 新型电力系统 
风电场功率预测系统运行可靠性和预测精度提升的研究
《中文科技期刊数据库（文摘版）工程技术》2024年第12期042-045,共4页黄杰 彭军 
近几年,随着国家经济发展速度越来越快,基于经济高质量的发展背景下,结合“双碳”政策的深入实施,需要充分地利用绿色资源加速低碳转型。电力企业需要将高质量发展与绿色创新确立为公司的核心战略,在确保经济收益相对稳定的前提下,进一...
关键词：风电场功率 预测系统 运行可靠性 预测精度 
基于高斯混合聚类和改进条件变分自编码的多风电场功率日场景生成方法被引量：2
《中国电力》2024年第12期17-29,共13页李丹 梁云嫣 缪书唯 方泽仁 胡越 贺帅 
国家自然科学基金资助项目(51807109)。
大量出力不确定的风电场并入电网会带来运行隐患和不可控风险,基于变分自编码器的场景生成模型方法能生成确定性场景集合以描述风电出力的不确定性。针对多风电场出力复杂的时空相关性以及在传统变分自编码器模型训练过程中可能存在的...
关键词：风电场景生成 高斯混合模型 特征提取 条件变分自编码器 超球面分布 正则化技术 
中尺度模式下相邻海上风电场间尾流与功率干扰影响研究
《大电机技术》2024年第6期110-116,129,共8页李德顺 唐隆琛 莫生福 董彦斌 
国家自然科学基金项目(52166014);甘肃省基础研究创新群体项目(21JR7RA277)。
为研究相邻海上风电场间的尾流与功率干扰特性,基于耦合风电场参数化的中尺度天气研究与预报模式(Weather Research and Forecasting,WRF),以北海海域某两相邻理想海上风电场为研究对象展开数值模拟,量化分析了在不同相邻场间距或下游...
关键词：中尺度模式 海上风电场 风电场功率 尾流效应 
基于AGCN-LSTM模型的海上风电场功率概率预测
《电力系统自动化》2024年第22期140-149,共10页苏向敬 程子凡 聂良钊 符杨 
国家重点研发计划资助项目(海上风电并网系统远程监测与故障诊断技术,2023YFB2406900)。
海上风电场各风电机组间存在较强的时空关联,现有风电功率预测研究虽对时空关联进行了探索,但未能更好地表达动态的空间关联;同时,空间关联的“黑盒”也降低了预测的可信度;另外,概率预测相比确定性预测可提供更全面的信息。为此,提出...
关键词：海上风电 时空相关性 自适应图卷积 长短期记忆网络 空间可解释 概率预测 
考虑运行经济性与安全性的风电场功率模型预测优化控制被引量：1
《太阳能学报》2024年第10期521-528,共8页杨彦霞 李少林 王伟胜 秦世耀 苗风麟 
国家重点研发计划项目(2021YFB2400500)。
首先介绍风电场功率控制构架及功率控制过程,基于风电场各控制对象动态特性分析,构建模型预测控制用风电场功率控制线性化模型。在此基础上,以风电机组传动链机械载荷、场站功率跟踪偏差和损耗最小为优化目标,提出一种风电场有功/无功...
关键词：风力发电 有功控制 无功控制 疲劳载荷 风电场损耗 
基于深度学习的风电场功率预测系统的设计与实现
《企业科技与发展》2024年第6期99-102,共4页徐轲 孙元昊 马俊杰 詹俊 
湖南省自然科学基金项目“基于可信联邦学习的大型工业装备故障诊断方法研究”(2024JJ7091);湖南省自然科学基金项目“基于时空特征学习的异质多元时间序列异常检测方法研究”(2024JJ7092)。
当前,数字化风电场在功率预测方面主要关注风电设备运行中的实时动态采样数据,而忽略了风电场固有的时空关联特性对预测精度的影响。针对该问题,文章提出一种风电场功率预测方法,该方法通过有效的特征工程提高风电预测的精度。在单台风...
关键词：风电功率预测 智能预测系统 数字化转型 长短期记忆网络 
基于EEMD-PSO-ELM的风电功率超短期预测被引量：1
《宁夏电力》2024年第2期1-5,26,共6页毛元 冯洋 严岩 陈磊 钱勇 
针对风电场功率不稳定特性引起风电功率预测精度不高的问题,提出1种基于EEMD-PSO-ELM的超短期风电功率预测方法。首先,采用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)将风电功率序列分解为若干个模态,从而避免了模...
关键词：风电场功率 集合经验模态分解 相空间重构 超短期 预测精度 
基于MMC-BESS的风电场功率及电压综合调节策略
《电测与仪表》2023年第12期59-64,共6页程从智 徐晨 戴珂 黄永烁 潘非 
国家自然科学基金资助项目(51807073)。
风电并网存在功率及公共耦合点(Point of Common Coupling,PCC)电压波动问题,常规方法为采用储能装置与无功补偿装置分别进行调节,但会导致系统结构复杂。文中研究了一种基于模块化多电平变换器拓扑的电池储能系统(Modular Multilevel C...
关键词：模块化多电平变换器 电池储能系统 风电场 波动功率抑制 PCC电压调节 
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