基于多指标融合评价方法的风电机组优化选型辅助决策系统设计

基于混合模型的风电场功率预测算法优化研究随着可再生能源的发展，风电场的建设和运营成为了重要的能源供应方式之一。

然而，由于风能的不稳定性和不确定性，风电场的功率预测成为了一个具有挑战性的问题。

准确地预测风电场的功率可以帮助电网管理者更好地调度电力资源，提高风电场的运行效率。

本文旨在通过优化混合模型的方法，改进风电场功率预测算法的准确性和稳定性。

混合模型是一种将多个预测模型相结合的方法，通过组合各个模型的优势，可以提高预测结果的准确性。

首先，为了得到可靠的风速和风向预测结果，本研究采用了数据挖掘技术中的时间序列分析方法。

通过收集历史风速和风向的数据，可以建立一个基础的预测模型。

然后，通过对历史数据进行分析和处理，可以得到不同时间点对应的风速和风向的概率分布。

基于这些概率分布，可以建立一个概率模型，并利用贝叶斯公式来计算未来时间点的风速和风向的概率。

其次，针对风电场功率与风速和风向之间的非线性关系，本文采用了人工神经网络作为混合模型的一部分。

人工神经网络可以通过对历史数据的训练，学习并建立非线性的映射关系。

通过将风速和风向作为输入，风电场功率作为输出，可以建立一个人工神经网络模型来预测风电场的功率。

最后，为了进一步提高预测结果的准确性，本研究引入了遗传算法来优化混合模型的参数。

遗传算法是一种模仿自然界中遗传机制的优化算法，通过不断地进化和选择，可以找到最优的参数组合。

通过对混合模型的参数进行遗传算法的优化，可以得到更准确的功率预测结果。

为了验证所提出的优化算法的有效性，本文将以某风电场的历史数据为基础，进行实验和分析。

根据实验结果，可以评估所提出的算法在风电场功率预测方面的准确性和稳定性。

通过与传统的预测算法进行对比，可以证明优化算法的有效性和优越性。

综上所述，本文的目标是基于混合模型的方法，优化风电场功率预测算法。

通过引入时间序列分析、人工神经网络和遗传算法等技术手段，可以提高预测结果的准确性和稳定性。

风电场并网性能测试中的多级优化技术在风电场并网性能测试中，多级优化技术是确保系统运行高效、稳定的关键。

通过采用多级优化策略，可以最大程度地提高风电场的发电效率，降低运行成本，保障电网安全稳定运行。

本文将深入探讨风电场并网性能测试中的多级优化技术及其应用。

一、风电场系统建模与仿真在风电场并网性能测试之初，首要任务是对整个风电场系统进行建模与仿真。

通过建立准确的数学模型，包括风机、转子、变流器、电网等各个组成部分，可以真实模拟风电场在不同工况下的运行状态。

借助仿真软件，如MATLAB/Simulink等，可以对系统进行动态仿真，分析系统响应特性，为后续的优化提供可靠依据。

二、风电场运行参数监测与数据采集风电场的运行参数监测与数据采集是多级优化的基础。

通过在风电场各个关键节点安装传感器和数据采集设备，实时监测风速、转速、功率、电压、电流等参数，并将数据传输至监控中心进行实时分析。

准确的数据采集是多级优化的前提，为后续优化算法提供准确的输入数据。

三、优化控制策略设计针对风电场系统的运行特点和电网要求，设计合理的优化控制策略至关重要。

可以采用基于模型的控制策略、PID控制策略、模糊控制策略等多种方法，实现对风电场系统的动态调节和优化。

优化控制策略的设计需要综合考虑系统的稳定性、响应速度、效率等因素，确保系统在各种工况下都能够保持良好的性能。

四、智能算法优化随着人工智能技术的发展，智能算法在风电场多级优化中发挥着越来越重要的作用。

包括遗传算法、粒子群算法、人工神经网络等在内的智能优化算法可以针对风电场系统的复杂性和非线性特点，通过自适应、自学习的方式不断优化系统参数，提高系统的性能和效率。

五、实时监控与优化调度实时监控与优化调度是多级优化技术的最终体现。

通过建立完善的监控平台和智能调度系统，实时监测风电场运行状态，根据实时数据进行智能调度，及时调整风机转速、变流器参数等，以最大程度地提高风电场的发电效率和稳定性。

基于多目标优化的含风电场电力系统环境经济调度研究开题报告一、研究背景随着全球经济和能源需求不断增长，可再生能源逐渐成为一种主要能源形式。

风能作为其中的一种重要的可再生能源，其装机容量已经成倍增长，变为一种大规模发电源。

然而，由于电力系统的复杂性和不稳定性，将风电场集成到电力系统中会给系统带来一定的挑战。

在实现环境友好的可持续发展的目标方面，风电场的使用对于电力系统环境经济调度的研究变得更加重要。

在电力系统环境经济调度领域中，目前的工作主要集中在单一目标优化问题上，如最小化电力系统的故障率、最小化总成本或最大化可靠性等。

但是，这种方法通常不能解决多目标优化问题，如如何同时降低系统的总体成本和CO2排放量等问题。

因此，开展基于多目标优化的含风电场电力系统环境经济调度研究，具有重要的理论价值和实用意义。

二、研究内容及方法本研究的核心内容是基于多目标优化的含风电场电力系统环境经济调度。

具体内容包括：1.建立包括传统火电站和风电场在内的电力系统模型。

2.设计多目标优化算法，通过考虑系统总成本、环境影响和电力供应可靠性等因素最小化多个目标函数。

3.使用深度学习算法对电力系统的可靠性进行预测，提高多目标优化算法的准确性和可靠性。

4.通过仿真实验验证基于多目标优化算法的含风电场电力系统环境经济调度的有效性和可行性。

为了实现上述目标，本研究将采用基于机器学习、深度学习、多目标优化算法等的方法，结合实际数据对模型进行训练，并通过仿真实验验证模型的有效性和可行性。

三、预期研究成果通过本研究的实施，预期获得以下成果：1.设计并实现基于多目标优化的含风电场电力系统环境经济调度算法；2.分析系统的成本、环境影响和可靠性等多个目标函数之间的复杂关系，并给出优化结果；3.验证多目标优化算法的准确性和可靠性，为优化电力系统的经济性和环境友好性提供有效的决策支持；4.提供基于深度学习方法的电力系统可靠性预测模型，提高算法的有效性和可靠性；5.为电力系统环境经济决策提供理论和实践层面的指导，具有实际应用价值。

风电功率预测模型的多指标融合评价方法魏爱雪;田建艳;王芳;金玉雪【摘要】目前风电功率预测模型种类很多,模型评价是进行模型优选的重要依据.针对从单一指标进行评价比较片面,而不同指标下的最优模型又往往不统一的问题,提出了一种基于离差最大化的多指标融合评价方法.首先建立了风电功率预测模型的评价指标体系,根据离差最大化思想来确定各指标的权重系数,最终计算融合评价值得出各模型的评价排序及最优模型.采用山西某风电场的实际数据进行MATLAB仿真研究,并利用两组预测数据进行对比验证,仿真结果表明,该融合评价方法可以得出较为全面、稳定的评价结果,且操作步骤简单,能够有效地指导模型评价.【期刊名称】《电力系统及其自动化学报》【年(卷),期】2016(028)006【总页数】6页(P26-30,36)【关键词】风电功率预测;多评价指标;离差最大化;权重系数;融合评价【作者】魏爱雪;田建艳;王芳;金玉雪【作者单位】太原理工大学信息工程学院,太原030024;太原理工大学信息工程学院,太原030024;新型传感器与智能控制教育部重点实验室,太原030024;太原理工大学信息工程学院,太原030024;新型传感器与智能控制教育部重点实验室,太原030024;太原理工大学信息工程学院,太原030024【正文语种】中文【中图分类】TM614风能作为新能源的一种，具有无污染、储量大、可再生和分布广等优点。

但风能资源具有间歇性和随机性的特点，会使风电机组的输出功率产生波动，从而对电网调度和电网稳定运行造成不利影响［1］。

因此，准确的风电功率预测是实现风电常规化和规模化并网的重要支撑［2］。

目前短期风电功率预测模型种类很多，每个预测模型的特点不同，预测精度也参差不齐。

为此有必要研究有效适用的评价方法对多个预测模型进行评价，了解各模型的预测效果，选出最优模型进行风电功率预测，以提高预测精度。

然而，对模型进行评价时，单一评价指标一般只能反映模型的某方面特征，因此需要建立评价指标体系来反映模型的整体预测效果。

基于KPI指标体系的海上风电场风电机组选型方法引言随着国家可再生能源发展战略的推进，海上风电场开发成为可再生能源发展重要的领域之一。

风电机组选型作为海上风电场建设中最为关键的环节之一，选择合适的风电机组不仅可以节约海上风电场的工程投资，还可以提高海上风电场收益以及降低海上风电场的运行维护成本。

在国内，海上风电场风电机组选型中采用的主要方法是通过比较初选不同风电机组的技术性和经济性来确定推荐机型。

经济性主要依据度电成本这个量化指标来衡量;而技术性主要考虑风电机组的制造水平、技术成熟程度、产品可靠性及运行维护的方便程度，更多地是从定性的角度进行比较，缺乏较强的说服力;另外，在经济性的比较中缺少运行维护成本的考虑。

笔者在现有国内外规范的基础上，结合多年海上风电场设计经验，引入KPI指标体系，建立海上风电机组选型评估体系，解耦量化评估指标，使得风电机组选型更具有科学性和易操作性，具有较好的示范和推广意义，本方法是对现行规范体系的有益补充。

KPI(KeyPerformanceIndicator，关键绩效指标)是用来衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标，其核心是把目标解耦量化，即通过把一个逻辑维度的目标，分解成多个可以用数据来衡量的子目标，这些数据全部由目标达成的过程事件里产生或转化而来。

将其运用到海上风电场风电机组选型中，关键是将评估海上风电机组的逻辑要素转化为可量化的指标，同时需要制定衡量评估指标的标准，海上风电场风电机组选型KPI指标体系见示意图1。

基本原则海上风电场风电机组选型KPI指标体系的基本流程为，首先，选定全部符合设定条件的海上风电机组，然后对选择的海上风电机组进行比较，最终找到选择的海上风电机组中最适合风电场的风电机组。

主要的过程有风电机组机型比选范围确定和风电机组机型的比选，建议遵循以下基本原则：一、风电机组机型比选范围确定的基本原则风电机组机型比选范围确定应尽量做到三个“全覆盖”，即国内国外全覆盖、大容量小容量全覆盖、商业运行和样机实验全覆盖，机型的选择尽量囊括全部的海上风电机组。

基于多目标优化的海上风力发电偏航系统综合评估海上风力发电作为可再生能源的重要组成部分之一，受到越来越多的关注。

然而，由于海上风力发电偏航系统的复杂性，如何进行综合评估以选择最佳的偏航系统，仍然是一个具有挑战性的问题。

本文将基于多目标优化的方法，对海上风力发电偏航系统进行综合评估，并探讨其可行性和有效性。

首先，我们需要明确多目标优化的概念。

多目标优化是指在面对多个矛盾目标时，在给定约束条件下找到一组优化解决方案，这些解决方案没有一个能在所有目标上取得最优值，而是在各个目标之间形成一种平衡。

在海上风力发电偏航系统的综合评估中，我们需要考虑多个关键指标，如能量产出、成本效益、可靠性等。

其次，我们可以利用多目标优化算法，如遗传算法、粒子群算法等，来对海上风力发电偏航系统进行评估。

这些算法可以通过搜索和优化的方式，根据不同的目标函数来寻找最佳的偏航系统。

例如，通过调整偏航系统的角度和参数，来最大化能量产出，同时又保持较低的成本和高可靠性。

在进行综合评估时，需要考虑以下几个方面。

首先是偏航系统的能量产出。

通过模拟和优化算法，可以估计不同偏航系统在不同风速下的能量产出，并选择能够最大化能量产出的偏航系统。

其次是成本效益评估。

除了考虑偏航系统本身的成本，还需要考虑到运维成本、维护成本等因素，以确保偏航系统的经济性。

最后是系统的可靠性评估。

偏航系统需要具备一定的可靠性，以应对恶劣的海上环境和气候条件，确保系统的稳定运行。

因此，可靠性评估是综合评估中不可忽视的一个方面。

在进行综合评估时，还需要考虑其他因素的影响。

例如，环境因素和地理位置对偏航系统性能的影响。

不同的海上地理位置和环境条件可能会导致不同的风速和波浪状况，进而对偏航系统的性能产生影响。

因此，在评估过程中，需要考虑这些因素，并根据实际情况进行合理的调整和优化。

值得注意的是，基于多目标优化的综合评估方法并不是找到一个完美的解决方案，而是在满足各个目标的条件下，找到一个最优解的集合。

风电场并网性能测试中的多目标优化技术风电场的并网性能测试是确保其安全、高效地接入电网运行的关键环节之一。

在这一过程中，多目标优化技术发挥着重要作用，旨在最大程度地提高风电场的运行效率、降低成本，并兼顾电网安全稳定运行等多重目标。

本文将探讨风电场并网性能测试中的多目标优化技术及其应用。

1. 概述风电场并网性能测试旨在验证其满足电网接入要求，包括功率响应、无功支撑等方面。

多目标优化技术在此过程中通过综合考虑多个指标，如风机输出功率、电网频率响应等，寻求最佳的运行策略，以提高风电场的整体性能。

2. 多目标优化方法(1) 基于遗传算法的优化方法：遗传算法作为一种仿生算法，模拟了自然界中的进化过程，通过不断迭代进化产生出适应环境的解。

在风电场并网性能测试中，可利用遗传算法优化风机的控制参数，如桨距角、转速等，以最大化风机输出功率的同时保证电网安全运行。

(2) 多目标粒子群优化方法：粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化方法，模拟了鸟群觅食的行为。

在风电场并网性能测试中，可以利用多目标粒子群优化算法综合考虑风机的多个性能指标，如功率曲线平滑度、无功支撑能力等，实现多目标优化控制。

(3) 混合优化方法：将不同优化算法进行混合，充分利用各自优点，以提高优化效果。

例如，将遗传算法与粒子群优化算法相结合，在全局搜索和局部搜索之间实现平衡，进一步提高风电场并网性能的优化效果。

3. 应用案例某风电场采用多目标优化技术进行并网性能测试，取得了显著的成效。

通过优化风机控制参数，实现了风机输出功率的最大化，并在电网频率波动时能够及时调整输出功率，为电网提供稳定的支撑。

同时，风电场在无功支撑方面也取得了良好效果，有效提高了电网的无功电力质量。

4. 结论多目标优化技术在风电场并网性能测试中具有重要意义，能够有效提高风电场的运行效率、降低成本，同时兼顾电网安全稳定运行等多重目标。

随着优化算法的不断发展和完善，相信多目标优化技术将在风电场并网领域发挥越来越重要的作用。

多元数据融合技术在风电机组故障诊断中应用研究发表时间：2017-11-29T11:04:35.547Z 来源：《电力设备》2017年第21期作者：雷启龙[导读] 摘要：近年来随着风电机组向着大单机容量和适于恶劣环境的方向发展，潜在具有耦合特性的故障发生的概率也就随之增大。

（国华能源投资有限公司北京 100007）摘要：近年来随着风电机组向着大单机容量和适于恶劣环境的方向发展，潜在具有耦合特性的故障发生的概率也就随之增大。

多元数据融合技术应用在风电机组故障诊断中可显著提高机组故障诊断的准确性。

本文首先概述了基于多元数据融合的风电机组故障诊断的研究情况，然后介绍了多元数据融合技术的提出及关键问题，接着针对多元数据融合模型的不同层次，介绍了风电机组故障诊断的多元数据融合技术的研究现状，最后探讨了基于多元数据融合的风电机组故障诊断的可行性方案。

关键词：风电机组；多元数据融合；故障诊断；研究现状 1 引言面对全球能源短缺、环境污染形势日趋严峻、节能减排要求日益提高的背景下，风能作为一种新兴的清洁能源，正逐渐为人们所重视和广泛接受。

然而由于风电机组运维和管理水平的不足和滞后性使得风电机组事故频频，无形中提高了风电机组的运营成本。

另外随着机型向着大单机容量和适于恶劣环境的方向发展，由于机组运维不当造成巨大经济损失的案例更加突出。

随着科技的不断进步，设备结构变得日益复杂，组成部件间的关联性与耦合性不断增强，设备运行数据中涵盖的信息不断增多，应用传统的单一类型监测技术，无法全面提取运行数据中的全部内容。

所以，多数据类型的传感器监测技术在现代设备中的应用越来越广泛[1]。

多元数据融合技术通过对被监测设备各类型的数据进行同步采样，通过对每个数据进行进一步的解析，寻找到各类数据特征之间的对应关系，全面解析设备运行状态的成因。

完成对设备运行状态的监测、分析、评估、预测等工作[2]，保证风电机组设备的经济性、安全性和可靠性等方面具有深远意义。

风电场布局优化的多目标协同决策研究近年来，随着可再生能源的快速发展，风电场成为了重要的电力供应方式。

然而，风电场的布局问题是一个复杂的多目标协同决策问题，涉及到诸多因素的考虑。

本文将从多目标协同决策的角度出发，探讨风电场布局优化的研究。

首先，风电场布局的优化目标包括但不限于以下几个方面：最大化发电量、最小化成本、最小化对环境的影响等。

针对这些目标，我们需要制定合理的决策模型和算法。

基于此，我们可以将风电场布局问题看作一个多目标优化问题，通过优化算法对多个目标进行求解，以获得一组Pareto最优解。

Pareto最优解代表了在不损害其他目标的情况下，某一目标达到最优的解。

其次，为了求解风电场布局优化问题，我们需要考虑多个因素的影响。

首先，地形和气象条件对风能资源的分布有着重要的影响。

高海拔地区通常风能资源较为丰富，但地形起伏对风能发电的影响也较大。

其次，与用电负荷的匹配性也是布局优化的一个重要因素。

在电网容量有限的情况下，合理布局风电场可以减少输电线损和电能损耗，提高输电效率。

此外，对于布局的组织和规划，也需要考虑到土地利用、环境保护和社会影响等因素。

基于这些因素，我们可以采用多目标决策方法对风电场布局问题进行优化。

多目标决策方法是一种将多个评价指标综合考虑的方法，通过权衡各个指标之间的权重关系，找到一组最优解。

常用的多目标决策方法包括层次分析法（AHP）、TOPSIS法、灰色关联分析法等。

这些方法可以帮助决策者快速、准确地进行决策，优化风电场的布局。

此外，为了进一步提高风电场布局的优化效果，我们可以引入智能优化算法进行求解。

智能优化算法是一类模拟自然界生物进化和行为的优化方法，包括粒子群算法、遗传算法、模拟退火算法等。

这些算法具有全局搜索、快速收敛等特点，在求解多目标优化问题时具有较好的性能。

通过结合智能优化算法和多目标决策方法，可以进一步提高风电场布局的优化效果。

最后，为了验证风电场布局优化的效果，我们可以利用模拟和实验的方法进行评估。

风电场能量管理系统运维服务的模型预测与决策优化技术随着清洁能源的需求不断增加，风力发电作为可再生能源的一种重要形式逐渐受到关注。

风电场能量管理系统运维服务的模型预测与决策优化技术是一种能够提高风电场运维效率和能源利用率的关键技术。

本文将介绍该技术的原理和优势，以及它在风电场运维中的应用案例。

首先，让我们来了解一下风电场能量管理系统运维服务的模型预测技术。

这项技术主要基于数学模型和数据分析方法，通过分析风电场历史数据、天气预报数据等信息，预测未来一段时间内的风速和风能变化情况。

这样，就可以提前做出相应的决策，如合理安排风机的运行计划、调整风机的输出功率等，从而提高风电场的发电效率。

模型预测技术的优势在于能够提前预判风电场运行状态，减少人为干预和中断，最大程度地利用风能资源。

通常，模型预测技术会采用机器学习和统计分析方法来构建预测模型，并利用历史数据对模型进行训练和优化。

通过不断的学习和迭代，模型能够不断提高预测准确性，为风电场的运行提供有力支持。

决策优化技术是在模型预测的基础上进行的，其主要目标是通过分析和优化风电场运行参数，以实现最佳的能源管理与利用。

决策优化技术能够考虑多种因素，如风速、电网负荷、风电机组状态等，综合考虑风电场内外部环境的影响，并根据实际情况进行灵活调整和决策。

决策优化技术的关键在于寻找最佳的决策方案，以优化风电场的能源产出和经济效益。

常用的方法包括遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等。

这些优化算法能够自动搜索最优解，帮助运维人员在复杂的运营环境下做出科学决策，提高风电场的效益和竞争力。

风电场能量管理系统运维服务的模型预测与决策优化技术在实际应用中有着广泛的应用。

以某风电场为例，该风电场配备了一套先进的能量管理系统，并应用了模型预测和决策优化技术。

通过对历史数据和天气预报数据的分析，系统能够准确预测未来一段时间的风电机组输出功率和电网负荷情况。

基于这些预测结果，系统会自动计算出最佳的风电机组运行方案，并通过与电网的实时连接，实施风机输出功率的调整和电网负荷的协调。