摘要
本发明公开了一种基于高精度风速预测的超容储能并网方法及系统,涉及风电储能技术领域,包括:采集风电场数据,对原始风速序列进行VMD分解获得子序列,计算每个子序列的复杂度评分,根据子序列的复杂度评分进行子序列改造;利用粒子群算法优化LSTM模型的参数,建立风速预测模型,利用风速预测模型对改造后的子序列进行预测;将改造后的子序列的预测结果相加,得到风速预测值,根据风速预测值动态调整超容储能系统的并网策略,优化储能系统的运行效果。实现了风电场输出功率的平稳性和储能系统运行效率的提升,优化了电网的整体运行效果。
技术关键词
风速预测模型
并网方法
LSTM模型
序列
复杂度
粒子群算法优化
储能系统
风电场数据
风电储能技术
储能并网系统
参数
风电场输出功率
频谱特征
预测误差
速度
动态
策略
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计算方法
激活设备
线性最小均方误差
载波
贪婪算法
日志异常检测方法
序列
语义特征
数据处理模块
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水上机器人
预测控制模型
水下探测器
生成控制指令
收放线控制系统
多层感知机
图像特征向量
业务验证方法
多模态数据融合
语义