摘要

利用湖北省3个风电场2018年5月至2019年12月的数值天气预报、测风塔观测风速、电站实况功率资料,首先将数值模式预报输出结果输入到物理法、偏最小二乘法、神经网络法3种功率预报模型中,然后结合风电场实际测风数据对风速和功率曲线进行滚动订正和建模,再输入到上述3种功率预报模型中。在此基础上,提出softmax集成预报算法,对上述6种预报算法优选出3种预报准确率最高的算法进行集成预报,结果表明该算法较均值法集成预报每个月的合格天数提升1~3 d。

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