一种复杂地形风电场地形改造方法

    公开(公告)号:CN105405164A

    公开(公告)日:2016-03-16

    申请号:CN201510605241.3

    申请日:2015-09-21

    申请人: 河海大学

    IPC分类号: G06T17/05 G06Q50/06

    CPC分类号: Y02A90/15

    摘要: 本发明公开了一种复杂地形风电场地形改造方法,包括地形建模、对计算流域模型进行网格划分;对计算流域的边界条件进行设置以及根据求解器中所设置的边界条件在求解器中对计算流域模型求解,本发明可以确定合理的地形改造高度,使得预选机位处湍流度降低到风机使用要求之内,同时节省大量土石方开挖成本,从而保证工程造价最低;对复杂地形风电场局部地形微观选址有一定指导意义,适于风电场微观选址中的流场分析与方案经济分析,在工程中有很好的应用前景。

    基于改进RBF网络的风电机组超短期风功率预测方法

    公开(公告)号:CN105787592A

    公开(公告)日:2016-07-20

    申请号:CN201610109989.9

    申请日:2016-02-26

    申请人: 河海大学

    IPC分类号: G06Q10/04 G06Q50/06 G06N3/08

    CPC分类号: G06Q10/04 G06N3/082 G06Q50/06

    摘要: 本发明公开了一种基于改进RBF网络的风电机组超短期风功率预测方法,采用风电机组运行统计资料,合理选择对风功率输出有着密切影响的参数,如前一段时间的风速、风向、桨距角、风功率等物理量,使用人工神经网络——径向基函数网络(RBF)建立相关参数与风功率输出对应关系的模型;采用改进RBF网络方法对该模型进行修改,判断当前隐含层节点数是否满足精度要求,判断某个隐含层节点的输出在连续一段的学习中是否均小于某一值,实时在线修改隐含层节点个数,随预测进行不断增加新的学习样本,这种风功率预测方法精度高、速度快。