「埃尔法哥哥」人工智能在预测单机风电功率上的应用进展( 三 )
2）建立专门的评价数据库 。
风电功率模型的固有特性决定了不同的方法在不同的数据中得出的结论没有直接可比性 ， 必须对同一数据采用不同方法才可以通过误差的量值差得到其间的差别 。 现如今 ， 新型模型越来越多 ， 但针对每一模型性能的完备评估却较少 ， 这对未来的实践是十分不利的 。 因此 ， 建立专用的风电功率数据库用于预测系统性能的评估参考 ， 并从可靠性、运行效率、合格率和复杂性等角度全面评估模型是十分必要的 。
3）建立高性能云运算平台 。
单机风电功率人工智能预测模型的定时更新有助于预测系统跟踪风速的实时变化 ， 这需要强大的运算能力支撑 。 此外 ， 在分散式发电中应用单机功率预测系统 ， 还需要有云计算的辅助 ， 降低配置服务器的成本 。 人工智能领域中的数据挖掘、大数据处理、智能算法和模型等技术都能为单机功率预测提供支持 。
【「埃尔法哥哥」人工智能在预测单机风电功率上的应用进展】以上研究成果发表在2020年第2期《电气技术》杂志 ， 论文标题为“单机风电功率人工智能预测模型综述” ， 作者为郭茜、匡洪海、王建辉、周宇健、高闰国 。
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