基于风能转换系统的非线性优化跟踪控制（Matlab代码实现）

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作者研究：本科计算机专业，研究生电气学硕。主要研究方向是电力系统和智能算法、机器学习和深度学习。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、群智能算法、深度学习的相关内容。希望将计算机和电网有效结合！️️️
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博主课外兴趣：中西方哲学，送予读者：

做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学，什么是电的时候，不要觉得这些问题搞笑，哲学就是追究终极问题，寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。在我这个专栏记录我有空时的一些哲学思考和科研笔记：科研和哲思。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能让人胸中升起一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“真理”上的尘埃吧。

     或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......

本文目录如下：️️️

目录

1 概述

2 风力发电风功率预测技术方法的总结和分类

2. 1 直接方法和间接方法

2. 2 物理方法

3 运行结果

4 Matlab代码实现 

5 写在最后

1 概述

间歇性、波动性和随机性是风电场输出功率的基本特点，这是由于风能在利用上，受到随机变化的风速和风向影响，这些因素不仅直接影响到电网的安全运行，还对电网工作效率有着非常不利的影响。因此，风电功率预测系统应运而生，它不仅可以对数据的波动情况做出预测，并及时采取应对方式，增加电网运行的稳定性，还可以增加风电在市场竞争中的优势，推动我国能源结构的转变。因此，风机发电风功率预测系统是目前风力发电的主要研究领域，提高风机发电风功率预测系统的准确性、充分利用风能进行发电，对于缓解我国能源紧张的局面、推动环保事业的发展都有着不可替代的作用。

2 风力发电风功率预测技术方法的总结和分类

风功率预测技术，即数值天气预报，它是以热力学、空气动力学为基本原理，以历史天气为基础，采用数值计算的方式来进行风功率输出的预测技术。风力发电风功率预测技术方

法主要分为：

2. 1 直接方法和间接方法

直接方法和间接方法的功率预测都是以预测的数学模型作为前提的。以风速为基础，实现风机 发 电 风 功 率 的预 测 ，属 于 直 接 方 法；以 功 率 为 基 础 进行风功率预测则属于间接方法。

2. 2 物理方法

NWP 数据是风功率预测系统的主要参考数据，在此基础上，风电场的地形、风电场地表粗糙程度、风机轮高度和附近障碍物等因素都需要进行充分的考虑。在进行风功率的中长期预测时，还需要利用建模对象对其进行预测和确定，如风机特性曲线、机械转动结构以及风机控制策略等，以此来提高风功率预测系统的准确性。

3 运行结果

  

4 Matlab代码实现 

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5 写在最后

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