河南省调风电场风功率预测数据上送规范 本文档旨在规定河南省调风电场风功率预测数据的上送规范，为确保风电场计划申报的准确性和一致性提供了统一的标准。 知识点一：风电场计划申报内容 风电场计划申报内容包括昨日 96 点实际出力值、昨日开机容量、未来 0-72h 功率预测、未来 0-72h 预计检修容量、风电场额定装机容量、样本机装机容量、风机编号、风机型号、风机经纬度、风机装机容量等信息。 知识点二：风电场计划申报文件格式 风电场计划申报文件格式采用 E 文本格式，文件名以省调端风电场实时监控系统中的统一风电场编码开头，例如：清源风电场表示为“清源风电 P”。文件内容包括昨日 96 点实际出力值、昨日开机容量、未来 0-72h 功率预测、未来 0-72h 预计检修容量等信息。 知识点三：风电场计划申报时间要求 风电场应在每日 9:00 前自动上报昨日 0:15 至 24:00 的 96 点实际出力值、昨日开机容量、未来 0-72h 功率预测、未来 0-72h 预计检修容量等信息。 知识点四：风电场风机信息上报 风电场应在风电场风机信息发生变化时上报最新的风机信息，包括风机编号、风机型号、风机经纬度、风机装机容量等信息。 知识点五：风电场测风数据上报 风电场应每 5 分钟自动上报风电场内所有测风塔 10m、50m、风机轮毂高层和测风塔最高层风速、风向数据、测风塔经纬度坐标以及 10m 高层温度、湿度、气压数据。 知识点六：风电场计划申报文件编码 风电场计划申报文件编码采用 GBK 编码方式，确保中文字符的正确显示。 知识点七：风电场计划申报文件命名规则 风电场计划申报文件命名规则采用统一的命名方法，以省调端风电场实时监控系统中的统一风电场编码开头，例如：清源风电场表示为“清源风电 P”。 知识点八：风电场计划申报数据分隔符 风电场计划申报文件中的数据列之间采用分隔符，而不是空格，对应的字符串转义符为“\t”。 知识点九：风电场计划申报时间戳 风电场计划申报文件中的时间戳采用 24 点计时法（00:15~24:00），每 15 分钟一个数据点。 知识点十：风电场计划申报实际出力值计算方法 风电场计划申报文件中的实际出力值计算方法为：去掉因非限电原因停机的风机额定最大功率之和，可以由风电场端手工填报或自动计算生成，如无停机检修计划，开机容量自动被置为风电场额定装机容量。

风功率预测是能源领域的重要研究课题，特别是在可再生能源利用中占据关键地位的风电场运营中。随着技术的进步，神经网络模型被广泛应用于风功率预测，因其强大的非线性建模能力，能有效处理复杂的气候数据变化。本项目是基于神经网络的风功率预测在MATLAB环境下的具体实现。 我们要理解神经网络的基本概念。神经网络是一种模拟人脑神经元工作原理的计算模型，由大量的节点（神经元）和连接这些节点的边（权重）构成。在风功率预测中，神经网络可以学习并捕获风速、风向等气象参数与风力发电量之间的复杂关系。 MATLAB是一个强大的数学计算软件，它提供了丰富的神经网络工具箱（Neural Network Toolbox），用于构建、训练和测试各种类型的神经网络模型。在这个项目中，我们可能会用到如Feedforward网络（前馈网络）或者Recurrent Neural Networks（循环神经网络），它们都能处理时间序列数据，适合风功率这种具有时间依赖性的预测任务。 文件"yucemin5.m"很可能是实现神经网络模型的MATLAB代码。在这个文件中，开发者可能定义了神经网络结构，如输入层（风速、风向等气象参数）、隐藏层以及输出层（预测的风功率）。同时，它可能包含了训练网络的步骤，如设置学习率、迭代次数等，并使用反向传播算法优化权重。 文件"fengsu5min.mat"和"gonglv5min.mat"是数据文件，分别存储了5分钟间隔的风速和风功率数据。在MATLAB中，.mat文件常用来存储变量或数据集。这两个文件的数据可能被读入到代码中，作为训练和测试神经网络模型的输入。风速是直接影响风力发电机输出功率的关键因素，而风功率则是我们需要预测的目标变量。 在实际应用中，预测模型通常需要经过以下步骤： 1. 数据预处理：清洗数据，处理缺失值，可能需要对风速和风功率进行归一化或标准化操作，以便更好地适应神经网络的训练。 2. 特征选择：选取对风功率影响较大的气象参数作为输入特征。 3. 模型构建：在MATLAB中创建神经网络结构，设定网络层数、节点数、激活函数等。 4. 训练模型：使用历史数据训练神经网络，调整网络参数以最小化预测误差。 5. 验证与调优：通过交叉验证或保留一部分数据来评估模型性能，根据结果调整网络参数或改进模型。 6. 预测：将训练好的模型应用于新的风速数据，得到未来风功率的预测值。 在风功率预测领域，准确的预测可以帮助风电场运营商更有效地调度电力系统，提高经济效益。因此，不断探索和优化预测模型，如使用更先进的神经网络架构，如LSTM（长短时记忆网络）或GRU（门控循环单元），以及集成学习等方法，都是持续的研究方向。

2011电工杯数学建模竞赛A题，风功率数据预测问题，题目和附件数据完整。

计算脉动风时程曲线，可利用规范中的功率谱密度函数生成

随着新能源的不断发展，大量大容量风电机组并入电网运行，给电网的安全可靠运行以及风力发电的可持续发展都提出了新的挑战。提出一种风功率预测模型，该模型以风电场风功率历史数据以及风速、风向等数值天气预报数据作为输入对风功率进行预测。考虑到风功率预测中输入数据的波动性和不确定性，在传统门控循环单元(GRU)神经网络的基础上融合卷积神经网络(CNN)，以提高模型对原始数据的特征提取和降维能力，并引入dropout技术减少模型中的过拟合现象。工程实例分析表明，所提模型在预测准确度和运算速度方面均优于长短记忆神经网络模型。

行业分类-电子电器-一种计及风功率波动的电力系统惯量需求评估的方法.zip

【本科毕设】基于matlab的风功率预测模型及程序.rar f

matlab python 风功率预测 机器学习 深度学习

直接法求脉动风功率谱密度函数，同时适用于其他功率谱密度函数的求法

In this paper, we investigate the representation of wind power forecasting (WPF) uncertainty in the unit commitment (UC) problem. While deterministic approaches use a point forecast of wind power output, WPF uncertainty in the stochastic UC alternative is captured by a number of scenarios that include crosstemporal dependency. A comparison among a diversity of UC strategies (based on a set of realistic experiments) is presented. The results indicate that representing WPF uncertainty with wind power scenarios that rely on stochastic UC has advantages over deterministic approaches that mimic the classical models. Moreover, the stochastic model provides a rational and adaptive way to provide adequate spinning reserves at every hour, as opposed to increasing reserves to predefined, fixed margins that cannot account either for the system’s costs or its assumed risks.