前言 随着能源问题日益突出，风力发电等以可再生能源为基础的发电技术越来越受到关注。建立能够正确反映实际风速特性的风速模型是研究风力发电系统控制策略以及并网运行特性的重要基础叫。由于风速的随机性和波动性，系统中的机械设备和电气设备以及电网均会受到扰动，这种扰动对于系统设备的寿命、运行性能以及电网的稳定性都将产生一定的影响。因而，在研究风电场接入电网的功率波动与电能质量等动态特性时，需要建立与之相适

海上风电出力预测 赛题数据 海上风电出力预测的用电数据分为训练组和测试组两大类，主要包括风电场基本信息、气象变量数据和实际功率数据三个部分。风电场基本信息主要是各风电场的装机容量等信息；气象变量数据是从2022年1月到2024年1月份，各风电场每间隔15分钟的气象数据；实际功率数据是各风电场每间隔15分钟的发电出力数据。 方案 1.特征构建 for col in tqdm.tqdm(n

https://www.dcic-china.com/competitions/10098 分析一下：特征工程如何做。 时间特征： 小时、分钟、一个星期中的第几天、一个月中的第几天。这些可以作为周期特征的标识。比如周六周日的人流会有很大的波动，这些如果不告诉模型它是很难学习到知识的。业务特征： 这方面需要查阅相关的知识点了。操作基本都是在 对单个特征特殊处理f（x），两个特征之间做四则运算

simulink与matlab联合  风机模糊控制       改善后的系统频率      simulink.采用风储联合数学模型

CompHub[1] 最新的比赛会第一时间在群里通知，欢迎加群交流比赛经验！（公众号回复“加群”即可） 根据比赛主页[2](文末阅读原文)，使用AI辅助生成 光伏发电出力预测 比赛题目 本次比赛的题目是关于光伏发电出力预测。参赛者需要基于历史光伏发电数据、天气数据、光伏设备空间相对位置等信息，通过建立适当的模型，预测未来一段时间内的光伏发电出力。 比赛主办方 数字中国建设峰会组

本专栏栏目提供文章与程序复现思路，具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》 这个标题涉及到考虑风电出力不确定性的电网无功-电压控制鲁棒分区方法。让我们逐步解读这个标题的主要关键词和概念： 考虑风电出力不确定性： 指明研究的焦点是风电的出力，而且在此情境下，研究者考虑到风电出力的不确定性。这可能是由于风力的波动性和不可预测性。 电网无功-电压控制： 暗示研究关注电

matlab代码：储能参与电能量—辅助服务调频市场联合出清代码。 本代码是电力市场出清的一个重要方向，由于储能的诸多特性，使其适合于辅助服务市场的调频市场，储能的参与也能获利。 首先利用SCUC模型确定机组出力计划和储能充放电计划，然后利用SCED模型进行市场出清，确定节点电价，调频容量电价和调频里程电价。 YID:84220691240424846 最后得到出清和收益结果。 本程序在IEEE

滚动多机最优潮流，采用LDW_pso优化算法求解纯交流电网多机系统发电机时序最优出力，达到降低电网损耗最低的目的。 优化算法可做PSOt LDW_PSO 以及GAOT对比，也可做选择，目标函数可选择电压偏差，网损等，可灵活根据实际修改，延拓性强。 ID:48300674909986398