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申请/专利权人：山东建筑大学
摘要：本发明公开了一种考虑尾流效应的风电功率预测方法及系统，方法包括：S1：获取风电场每个风机测量的原始数据；S2：建立尾流效应模型；S3：基于风电场每个风机测量的原始数据，通过尾流效应模型，分析风机之间的夹角、距离、功率谱密度相关因素，得出尾流效应值；S4：判断尾流效应值是否为零，若否，进行S5；若是，进行S6；S5：根据尾流效应值对不同风机的数据进行加权，得到加权后的数据；S6：将加权后的数据输入BiGRU模型中进行训练并预测风电功率。本发明根据风电场不同风机对彼此尾流影响的大小，对输入的时间序列数据进行加权，加权处理后的数据作为深度学习的输入数据，充分考虑尾流效应对风电功率预测的影响。
主权项：1.一种考虑尾流效应的风电功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取风电场每个风机测量的原始数据，其中，所述原始数据包括：风速，风向，气温，气压，湿度，时间，输出功率；S2：建立尾流效应模型；S3：基于所述风电场每个风机测量的原始数据，通过所述尾流效应模型，分析风机之间的夹角、距离、功率谱密度相关因素，得出尾流效应值；S4：判断尾流效应值是否为零，若否，进行S5；若是，进行S6；S5：根据尾流效应值对不同风机在理想状态下的输出功率进行加权，得到考虑尾流效应后风机的输出功率，进行S6；S6：将加权后的数据输入BiGRU模型中进行训练并预测风电功率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东建筑大学 一种考虑尾流效应的风电功率预测方法及系统
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