梯度提升树算法在陕北风电场短期风电功率预测中的应用

孙川永; 彭友兵; 刘志亮; 郝赢玺; 吴怡; 东琦; 郑永恒

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为了对地形和气候条件复杂的陕北风电场短期风电功率进行准确预测,通过将(weather research and forecasting,WRF)模式输出结果和同期实测风电功率资料相结合,利用梯度提升树算法进行预报气象场和实测风电功率之间的统计关系分析,从而建立了一套陕北风电场短期风电功率预测模型。以陕北靖边某风电场为例,预测结果表明:所提模型年平均预测准确率伟15.7%;月平均归一化均方根误差在20%以下。模型对风电场风电功率预测精度较好。

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来源
《电网与清洁能源》 |2022年第4期|124-128|共6页
作者
孙川永; 彭友兵; 刘志亮; 郝赢玺; 吴怡; 东琦; 郑永恒;
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作者单位

国网陕西省电力有限公司经济技术研究院;

西安交通大学人居环境与建筑工程学院;

国网陕西省电力有限公司;

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正文语种 chi
中图分类风能发电;
关键词
梯度提升树算法; 风电功率; WRF;

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