《表1 风力发电功率与影响因子间Spearman分析结果》

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《基于CNN-LSTM网络模型的风电功率短期预测研究》

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本文实验获取数据包含我国某风电场2018年的实际测量数据变量，数据采样间隔为15分钟。数据包含：测风塔10 m高度风速、30 m高度风速、50 m高度风速、70 m高度风速和轮毂高度风速、风向、温度、气压、湿度、发电功率。通过对风电场2018年风力发电功率与影响因素各变量数据间进行Spearman相关性计算，分析结果如表1所示。风力发电功率与轮毂高度风速具有最强相关性，Spearman系数达到0.91；同测风塔10 m风速相关性次之，Spearman系数是0.90；发电功率与温度相关程度最低为-0.09，所以发电功率与实测数据中的主要影响变量选择为发电功率、测风塔10 m高度风速、30 m高度风速、50 m高度风速、70 m高度风速和轮毂高度风速。