摘要
本发明涉及再生能源利用管理技术领域,尤其涉及风力发电功率预测及自适应储能调控方法;技术方案:风力发电功率预测及自适应储能调控方法,包括有风力发电功率预测的方法;本发明相较于传统风力发电功率预测及自适应储能调控方法,在数据采集与处理方面,主要依赖历史风电功率数据和气象预测数据进行预测,数据预处理技术相对简单,同时在预测模型时通常基于统计学模型或物理模型进行预测,模型参数往往固定不变,缺乏自适应性,该风力发电功率预测及自适应储能调控方法引入了更多种类的数据源,使用了更为精细的数据预处理技术,同时引入了机器学习算法,提高了模型的预测性能,模型参数可以根据实际数据进行自适应调整,以适应风电场动态变化的特性。
技术关键词
风力发电功率预测
储能调控方法
风力发电机
调控策略
数据预处理技术
风力发电场
LSTM模型
CEEMD算法
调控系统
控制储能装置
超参数
逆变器设备
气象
风力传感器
充放电电路
机器学习算法
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网络访问控制方法
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调控策略
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