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講座名稱:風電功率多尺度集中式預測
報告人:閻潔副教授
報告單位:華北電力大學新能源學院
講座時長:26:16
內容簡介:華北電力大學新能源學院副教授閻潔發表“風電功率多尺度集中式預測”演講。中國具有獨特的風電開發模式,這給中國風電功率預測帶來嚴峻挑戰。研究適用于中國風電特點的功率預測技術是我國高比例風電并網的關鍵支撐。華北電力大學風電場技術課題組隸屬于新能源學院風電研究中心,是新能源電力系統國家重點實驗室(華北電力大學)的重要組成部分。課題組提出了風電功率多尺度集中式預測的新思路及模型,基于多對多映射的深度神經網絡算法;建立了數值天氣預報人工智能降尺度修正模型,提高數值天氣預報分辨率;研發了面向區域-場群-單場-單機的風電功率集中式預測及不確定性分析方法與系統,降低區域預測成本,提升單場預測精度。風電功率多尺度集中式預測方法可以關注風/功率空間相關性的學習,實現基地-場群-場站-機組等多個尺度下的一體化預測,提升風電場功率預測精度1%~3%。
報告人:閻潔副教授
報告單位:華北電力大學新能源學院
講座時長:26:16
內容簡介:華北電力大學新能源學院副教授閻潔發表“風電功率多尺度集中式預測”演講。中國具有獨特的風電開發模式,這給中國風電功率預測帶來嚴峻挑戰。研究適用于中國風電特點的功率預測技術是我國高比例風電并網的關鍵支撐。華北電力大學風電場技術課題組隸屬于新能源學院風電研究中心,是新能源電力系統國家重點實驗室(華北電力大學)的重要組成部分。課題組提出了風電功率多尺度集中式預測的新思路及模型,基于多對多映射的深度神經網絡算法;建立了數值天氣預報人工智能降尺度修正模型,提高數值天氣預報分辨率;研發了面向區域-場群-單場-單機的風電功率集中式預測及不確定性分析方法與系統,降低區域預測成本,提升單場預測精度。風電功率多尺度集中式預測方法可以關注風/功率空間相關性的學習,實現基地-場群-場站-機組等多個尺度下的一體化預測,提升風電場功率預測精度1%~3%。