期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到578篇文章
< 1 2 … 29 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
关于风电不确定性对电力系统影响的评述 被引量：430
1
作者 薛禹胜 雷兴 +4 位作者 薛峰 郁琛 董朝阳 文福拴 鞠平 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第29期5029-5040,共12页
风电的波动和间歇行为都具有强烈的不确定性,其对电力可靠性、电能质量、经济性及社会福利的影响随着渗透率的增加而越发突出。为此,讨论风电波动性、间歇性与随机性的关系;归纳风电不确定性因素的构成、描述,及其对电力系统功角稳定性... 风电的波动和间歇行为都具有强烈的不确定性,其对电力可靠性、电能质量、经济性及社会福利的影响随着渗透率的增加而越发突出。为此,讨论风电波动性、间歇性与随机性的关系;归纳风电不确定性因素的构成、描述,及其对电力系统功角稳定性、频率与电压可接受性、充裕性、电能质量、电力市场及减排等方面的影响;并将其纳入广义阻塞的框架。回顾对其机理的研究现状;讨论发电侧、电网、需求侧及其综合的不确定性分析及协调控制;提出计及风电不确定性的电网三道防线;强调量化和风险观点在上述研究中的重要性。 展开更多
关键词 风电 波动性 间歇性 随机性 风电功率预测 风电场控制
下载PDF
大规模海上风电输电与并网关键技术研究综述 被引量：255
2
作者 迟永宁 梁伟 +6 位作者 张占奎 李琰 靳双龙 蔡旭 胡君慧 赵生校 田炜 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第14期3758-3770,共13页
风力发电是可再生能源利用领域中技术最成熟,最具商业化发展潜力的发电方式之一。由于海上具有风资源丰富的特点,且目前全世界海上风电开发工程应用的需求迫切,大规模海上风电的输电与并网问题成为风电发展和研究的热点方向。文中对大... 风力发电是可再生能源利用领域中技术最成熟,最具商业化发展潜力的发电方式之一。由于海上具有风资源丰富的特点,且目前全世界海上风电开发工程应用的需求迫切,大规模海上风电的输电与并网问题成为风电发展和研究的热点方向。文中对大规模海上风电输电及并网的关键技术进行了介绍,包括海上风电传输技术,海上风电场升压站、集电系统设计技术,海上风电功率预测技术,海上风电集群有功/无功控制技术和安全稳定控制技术等,并对这些技术的研究现状及成果进行了分析和总结。最后,指出了海上风电的发展趋势及需要进一步研究的方面,为海上风电并网的发展提供了参考。 展开更多
关键词 海上风电 功率传输 海上变电站 风电功率预测 集群控制
下载PDF
基于长短期记忆网络的风电场发电功率超短期预测 被引量：197
3
作者 朱乔木 李弘毅 +2 位作者 王子琪 陈金富 王博 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期3797-3802,共6页
精确的风电场发电功率超短期预测对电力系统的经济调度和安全稳定运行意义重大。为充分利用多数据源中的有效信息来进一步提高风电场超短期发电功率的预测精度,提出了一种基于长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络的多变量风电... 精确的风电场发电功率超短期预测对电力系统的经济调度和安全稳定运行意义重大。为充分利用多数据源中的有效信息来进一步提高风电场超短期发电功率的预测精度,提出了一种基于长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络的多变量风电场超短期发电功率预测方法。该方法首先利用距离分析法筛选出与风电功率相关程度高的变量,进而降低数据的规模和复杂程度。然后利用LSTM网络对多变量时间序列进行动态时间建模,最终实现对风电功率的预测。采用美国加州某风电场的实测数据进行验证,结果表明,文中方法能够有效利用多变量时间序列进行风电场发电功率的超短期预测,较人工神经网络和支持向量机拥有更高的预测精度。 展开更多
关键词 风电功率预测 长短期记忆 多变量时间序列 距离分析法
下载PDF
风电功率预测方法综述 被引量：147
4
作者 钱政 裴岩 +2 位作者 曹利宵 王婧怡 荆博 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期1047-1060,共14页
随着风电接入容量的持续增长,风力发电的间歇性和波动性对电网造成的影响越来越明显,因此风电功率预测方法的研究得到了广泛的关注。准确的风电功率预测可以给电网调度、机组组合操作、风电场运营维护等提供必要的依据。从3个方面对目... 随着风电接入容量的持续增长,风力发电的间歇性和波动性对电网造成的影响越来越明显,因此风电功率预测方法的研究得到了广泛的关注。准确的风电功率预测可以给电网调度、机组组合操作、风电场运营维护等提供必要的依据。从3个方面对目前的风电功率预测方法和进展进行介绍。首先,介绍了两种确定性预测方法:仅使用历史数据的统计学习方法和使用了NWP(numerical weather prediction)数据的物理模型。其次,介绍了用于提供预测结果不确定度的概率性预测方法。最后,由于风电爬坡事件会对电网造成较大的影响,还介绍了目前风电爬坡事件预测方法的研究和进展。对现有的风电功率预测方法介绍后,提出了目前风电功率预测模型遇到的一些问题以及需要进行深入研究的方向。 展开更多
关键词 风电功率预测 统计学习方法 物理模型 确定性预测 概率性预测 爬坡事件预测
下载PDF
基于小波—BP神经网络的短期风电功率预测方法 被引量：142
5
作者 师洪涛 杨静玲 +1 位作者 丁茂生 王金梅 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2011年第16期44-48,共5页
建立风电功率预测系统并提高其预测精度是大规模开发风电的关键技术之一。基于数值天气预报,建立了反向传播(BP)神经网络风电功率预测模型,并采用某风电场实际数据分析了影响该模型预测精度的因素。针对原始风速及功率序列日特性不明显... 建立风电功率预测系统并提高其预测精度是大规模开发风电的关键技术之一。基于数值天气预报,建立了反向传播(BP)神经网络风电功率预测模型,并采用某风电场实际数据分析了影响该模型预测精度的因素。针对原始风速及功率序列日特性不明显、BP神经网络不能完全映射其特性的缺陷,提出了一种基于小波—BP神经网络的预测模型。该模型利用小波将风速与功率序列在不同尺度上进行分解,并使用多个BP神经网络对各频率分量进行预测,最后重构得到完整的预测结果。研究表明该模型可有效提高预测精度。 展开更多
关键词 风电功率预测 BP神经网络 小波变换 频率分解
下载PDF
基于主成分分析与人工神经网络的风电功率预测 被引量：133
6
作者 周松林 茆美琴 苏建徽 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第9期128-132,共5页
提出了主成分分析与前馈神经网络相结合的风电功率预测模型。采用主成分分析法对原始多维输入变量进行预处理,选择输入变量的主成分作为神经网络的输入,既减少了输入变量的维数,又消除了各输入变量的相关性,从而简化了网络的结构,提高... 提出了主成分分析与前馈神经网络相结合的风电功率预测模型。采用主成分分析法对原始多维输入变量进行预处理,选择输入变量的主成分作为神经网络的输入,既减少了输入变量的维数,又消除了各输入变量的相关性,从而简化了网络的结构,提高了网络收敛性和稳定性。仿真结果表明,相对于一般神经网络模型,基于主成分分析的神经网络模型预测精度更高、泛化性能更好。 展开更多
关键词 风电功率预测 主成分分析 前馈神经网络 泛化性能
下载PDF
风电功率预测关键技术及应用综述 被引量：87
7
作者 孙荣富 张涛 +1 位作者 和青 徐海翔 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期1129-1143,共15页
随着风电装机规模的不断增长,其并网后带来的安全运行和消纳利用问题日益突出,高比例风电接入的功率预测准确性愈发重要。现阶段,风电功率预测在平衡系统电力供应和负荷需求之间发挥了至关重要的作用;未来,风电短期和超短期功率预测在... 随着风电装机规模的不断增长,其并网后带来的安全运行和消纳利用问题日益突出,高比例风电接入的功率预测准确性愈发重要。现阶段,风电功率预测在平衡系统电力供应和负荷需求之间发挥了至关重要的作用;未来,风电短期和超短期功率预测在备用市场、现货市场及辅助服务市场中将发挥更大的作用,是风电参与市场交易的重要支撑手段。论文对风电功率预测的技术路线和关键应用进行了全环节综述和阶段性总结,介绍了适用于风电功率预测的数值天气预报关键技术环节,分析了面向不同预测对象的风功率转换模型及技术路线,探讨了不同预测模型的应用场景及性能评价方法。最后从未来应用发展需求的角度,提出了我国风电功率预测精度提升的相关建议。 展开更多
关键词 风电功率预测 数值天气预报 集合预报 组合预测 概率预测 集群预测
下载PDF
风电功率短期预测及非参数区间估计 被引量：85
8
作者 周松林 茆美琴 苏建徽 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第25期10-16,共7页
为满足电网规划的要求,风电功率预测系统不仅需要提供确切的预测值,还应该对预测值包含的风险做出合理的评估。利用人工神经网络预测风速、风向,并根据实测功率曲线获得风电功率预测值。分析了造成风电功率预测结果不确定的影响因素,提... 为满足电网规划的要求,风电功率预测系统不仅需要提供确切的预测值,还应该对预测值包含的风险做出合理的评估。利用人工神经网络预测风速、风向,并根据实测功率曲线获得风电功率预测值。分析了造成风电功率预测结果不确定的影响因素,提出一种基于预测误差分布特性统计分析的非参数置信区间估计方法,对各功率分区内的预测误差概率密度函数进行建模,并在确定性预测基础上求取概率性风电功率预测值。仿真结果验证了该方法的实用性与有效性。 展开更多
关键词 风电功率预测 实测功率曲线 预测误差分布 置 信区间 非参数估计
下载PDF
大规模风电并网引起的电力系统运行与稳定问题及对策 被引量：64
9
作者 迟永宁 李群英 +3 位作者 李琰 王真 石文辉 王跃峰 《电力设备》 2008年第11期16-19,共4页
近年来我国风电快速发展,同时也带来了大规模风电并网的问题。文章主要介绍了大规模风电并网引起的电力系统运行与稳定问题及其相关技术解决措施,主要包括大规模风电并网对电压的影响及风电场的电压控制问题;大规模风电并网对稳定性的... 近年来我国风电快速发展,同时也带来了大规模风电并网的问题。文章主要介绍了大规模风电并网引起的电力系统运行与稳定问题及其相关技术解决措施,主要包括大规模风电并网对电压的影响及风电场的电压控制问题;大规模风电并网对稳定性的影响及风电机组低电压穿越能力的问题;大规模风电并网对调度运行的影响和风电功率预测的必要性3方面的内容,并针对每一个问题提出了相关的应对策略。 展开更多
关键词 电力系统 风电并网 电压控制 低电压穿越 风电功率预测
下载PDF
基于分位点回归的风电功率波动区间分析 被引量：66
10
作者 李智 韩学山 +1 位作者 杨明 钟世民 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2011年第3期83-87,共5页
由于风电功率具有随机性的特点,因此,仅对其期望进行分析难以反映其特征,电网运行风险也难以准确把握。为此,基于分位点回归分析理论,对风电功率波动区间,通过支持向量机自适应地选取回归函数,建立风电功率分位点回归模型,并基于内点法... 由于风电功率具有随机性的特点,因此,仅对其期望进行分析难以反映其特征,电网运行风险也难以准确把握。为此,基于分位点回归分析理论,对风电功率波动区间,通过支持向量机自适应地选取回归函数,建立风电功率分位点回归模型,并基于内点法对该模型进行求解,实现了对未来时刻风电功率的波动区间分析。最后,采用所述方法对烟台地区电网的某风电场输出功率进行分析,结果表明该方法能够更加全面地刻画风电功率的不确定性规律,为调度、控制的风险决策提供依据。 展开更多
关键词 风力发电 区间分析 分位点回归 支持向量机 风险决策 风电功率预测
下载PDF
基于CFD流场预计算的短期风速预测方法 被引量：65
11
作者 李莉 刘永前 +1 位作者 杨勇平 韩爽 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第7期27-32,22,共6页
风电功率预测有利于减轻风力发电对电网的冲击、提高电网运行的安全性和经济性,准确预测风速是风电功率预测的关键。提出一种基于计算流体力学(computational fluiddynamics,CFD)流场预计算(CFD pre-calculated flow fields,CPFF)的短... 风电功率预测有利于减轻风力发电对电网的冲击、提高电网运行的安全性和经济性,准确预测风速是风电功率预测的关键。提出一种基于计算流体力学(computational fluiddynamics,CFD)流场预计算(CFD pre-calculated flow fields,CPFF)的短期风速预测方法:首先,对可能出现的风电场来流条件离散化,并利用CFD模型对不同来流条件下的流场进行预计算;其次,提取各来流条件下流场特定位置的风速和风向分布,组成流场特性数据库;最后,以中尺度数值天气预报数据为输入参数,利用数据库插值预测风电机组轮毂高度的风速和风向。以中国北方某风电场为例,采用文中方法进行为期一年的提前24小时风速预测。通过与风机实测风速数据对比,结果表明:各台机组轮毂高度的预测风速年平均绝对误差小于2 m/s,年均方根误差小于2.5m/s,而且误差越小的预测风速出现的概率越大。所提预测方法不但预测精度高、稳定性好,而且由于复杂的流场计算在预测前完成,预测过程简单、耗时少,工程实用性强。 展开更多
关键词 短期风速预测 计算流体力学模型 预计算 流场特性数据库 风电功率预测
下载PDF
风电功率预测信息在日前机组组合中的应用 被引量：63
12
作者 王彩霞 鲁宗相 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2011年第7期13-18,共6页
将风电功率预测信息纳入电力系统调度运行是解决风电波动的主要技术之一。受自然条件影响,风电功率预测的精度仍然较低。描述风电功率的不确定性并在机组组合中使用该信息,可提高机组组合决策的鲁棒性。文中分别采用点预测、区间预测和... 将风电功率预测信息纳入电力系统调度运行是解决风电波动的主要技术之一。受自然条件影响,风电功率预测的精度仍然较低。描述风电功率的不确定性并在机组组合中使用该信息,可提高机组组合决策的鲁棒性。文中分别采用点预测、区间预测和分位点预测描述风电功率的不确定性。在此基础上,分别建立了适合各种风电功率预测信息的机组组合模型。最后,采用IEEE-RTS96系统对所建机组组合模型进行测试,并在此基础上对各类预测信息在机组组合决策中的作用进行分析。测试结果证明了文中研究方法的有效性。 展开更多
关键词 风电功率预测 机组组合 不确定性 鲁棒性
下载PDF
风电功率概率预测方法及展望 被引量：64
13
作者 吴问足 乔颖 +2 位作者 鲁宗相 汪宁渤 周强 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2017年第18期167-175,共9页
风电功率的概率预测能提供风电功率的预测区间或分布函数,国内相关的研究和应用尚处于起步阶段。文中对风电功率概率预测的基本框架、主要模式、难点和热点进行了综述。首先,明确了概率预测的概念及其适用问题。然后,对概率预测的建模... 风电功率的概率预测能提供风电功率的预测区间或分布函数,国内相关的研究和应用尚处于起步阶段。文中对风电功率概率预测的基本框架、主要模式、难点和热点进行了综述。首先,明确了概率预测的概念及其适用问题。然后,对概率预测的建模方法提出了两种不同的分类方式:按照是否进行条件化假设或参数化假设进行分类,并介绍了概率预测中涉及的新型算法和概率预测的评价指标。最后,结合概率预测发展现状,针对误差分析不精细、概率预测与电力系统结合不充分等不足,总结了今后的发展方向和需要进一步探索的研究内容。 展开更多
关键词 风电功率预测 概率预测 不确定性 预测误差建模
下载PDF
基于厚尾均值广义自回归条件异方差族模型的短期风电功率预测 被引量：54
14
作者 陈昊 万秋兰 王玉荣 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期91-98,共8页
风电功率预测准确度的提高对提高电力系统调度效率具有重要的作用。基于对风电功率时间序列波动性的研究,推广了一种厚尾均值广义自回归条件异方差(GARCH-M)族短期风电功率预测模型,同时,基于波动补偿项的不同形式,将模型拓展为多种类... 风电功率预测准确度的提高对提高电力系统调度效率具有重要的作用。基于对风电功率时间序列波动性的研究,推广了一种厚尾均值广义自回归条件异方差(GARCH-M)族短期风电功率预测模型,同时,基于波动补偿项的不同形式,将模型拓展为多种类型的厚尾GARCH-M模型。该类模型能够捕捉风电功率时间序列波动性与其条件均值的直接关系,并能够有效刻画具有高峰度特征的实际风电功率序列的厚尾效应,使风电预测准确度提高。结合江苏地区风电场风电功率实际数据,对所提厚尾GARCH-M模型进行了参数估计,论证了存在于风电时间序列中的GARCH-M效应和厚尾效应,给出了风电功率均值和条件方差的预测方案。算例分析结果验证了所提方法的可行性和有效性,表明了考虑厚尾特征的GARCH-M族模型短期预测效果满意。 展开更多
关键词 均值广义自回归条件异方差模型 风电功率预测 厚尾效应 波动补偿系数
下载PDF
风速与风电功率的联合条件概率预测方法 被引量：48
15
作者 王松岩 于继来 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第7期7-15,共9页
采用确定性预测模型对风速和风电功率进行预测,无法传递结果的概率可信程度,不适应风险分析与调控应用的需要。为此,建立了以当前时段实测风速和下一时段预报风速为联合条件的离散预报误差概率统计(forecast errorprobability distribut... 采用确定性预测模型对风速和风电功率进行预测,无法传递结果的概率可信程度,不适应风险分析与调控应用的需要。为此,建立了以当前时段实测风速和下一时段预报风速为联合条件的离散预报误差概率统计(forecast errorprobability distribution,FEPD)模型,并以该模型对未来时段的预报误差概率分布进行预测。首先由历史统计结果确定修正因子,利用风速波动分布特征(speed disturbanceprobability distribution,DPD)对预报误差概率分布进行偏度修正,再将修正后的预报误差概率分布与由确定性预测算法得到的结果相结合,从而得到风速概率性预测结果。实例表明,所提方法可以较好地预测未来时段风速及风电功率变化的概率分布结果。 展开更多
关键词 风速预测 风电功率预测 概率预测 误差概率分布 偏度修正 联合条件概率分布
下载PDF
基于EEMD-WOA-LSSVM的超短期风电功率预测 被引量：50
16
作者 谢丽蓉 王斌 +2 位作者 包洪印 梁武星 买买提热依木·阿布力孜 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期290-296,共7页
针对风电场输出功率不稳定特性造成风功率预测精度不高问题。采用集合经验模态分解(EEMD)将风功率信号分解为若干个平稳的子序列,可避免经验模态分解(EMD)出现错误的本征模态函数(IMF)分量;利用相空间重构对分解获得的平稳子序列进行重... 针对风电场输出功率不稳定特性造成风功率预测精度不高问题。采用集合经验模态分解(EEMD)将风功率信号分解为若干个平稳的子序列,可避免经验模态分解(EMD)出现错误的本征模态函数(IMF)分量;利用相空间重构对分解获得的平稳子序列进行重构;提出一种鲸鱼算法(WOA),优化风功率平稳子序列重构参数和最小二乘支持向量机(LSSVM)参数;从而建立EEMD-WOA-LSSVM风功率预测模型。以某风电场为例,采用所建立预测模型对风功率进行仿真分析,实验结果表明EEMDWOA-LSSVM预测模型的风电功率预测精度更高。 展开更多
关键词 风电功率预测 最小二乘支持向量机 集合经验模态分解 相空间重构 鲸鱼算法
下载PDF
风电场输出功率超短期预测结果分析与改进 被引量：49
17
作者 陈颖 周海 +2 位作者 王文鹏 曹潇 丁杰 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2011年第15期30-33,87,共5页
风电场输出功率预测对接入大量风电的电力系统调度及安全稳定运行具有重要意义。文中介绍了2009年10月在现场投运的风电场超短期功率预测系统的多层前馈神经网络模型结构,对系统运行3个月的预测结果进行了分析,对预测模型的系统误差进... 风电场输出功率预测对接入大量风电的电力系统调度及安全稳定运行具有重要意义。文中介绍了2009年10月在现场投运的风电场超短期功率预测系统的多层前馈神经网络模型结构,对系统运行3个月的预测结果进行了分析,对预测模型的系统误差进行了修正,同时采用统计方法修正了风电场尾流效应对预测结果的影响,从而改进了模型的预测精度。改进模型的预测结果得到了改善,均方根误差下降了约6%,平均绝对误差下降了约7%,且预测结果与实测结果相吻合,对于风电场调度具有一定的参考意义。 展开更多
关键词 风电功率预测 超短期预测 人工神经网络 系统误差 尾流效应 风力发电
下载PDF
基于原子稀疏分解和BP神经网络的风电功率爬坡事件预测 被引量：46
18
作者 崔明建 孙元章 柯德平 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2014年第12期6-11,26,共7页
超短期风电功率爬坡事件越来越影响风电机组在电网中的运行。当前国内对爬坡事件的定义并不明确,缺少相应的预测方法。阐述了风电功率爬坡事件的物理含义,提出了一种基于原子稀疏分解和反向传播神经网络(BPNN)的组合预测方法,分别建立... 超短期风电功率爬坡事件越来越影响风电机组在电网中的运行。当前国内对爬坡事件的定义并不明确,缺少相应的预测方法。阐述了风电功率爬坡事件的物理含义,提出了一种基于原子稀疏分解和反向传播神经网络(BPNN)的组合预测方法,分别建立了原子分量自预测模型、残差分量预测模型和组合预测模型。以实际风电场数据进行验证,对不同预测方法和不同时间空间实测数据进行了较全面的分析,结果表明该方法可以提高预测精度,并能降低绝对平均误差和均方根误差计算值的统计区间。 展开更多
关键词 风力发电 爬坡事件 风电功率预测 原子稀疏分解 反向传播神经网络
下载PDF
基于风过程方法的风电功率预测结果不确定性估计 被引量：45
19
作者 王铮 王伟胜 +1 位作者 刘纯 冯双磊 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期242-247,共6页
以我国多个地区实际运行风电场为研究对象,以实现风电功率预测结果不确定性较优估计为目的,提出了基于风过程方法的风电功率预测结果不确定性估计方法,并给出了各风过程的数学模型。采用风过程方法和功率水平划分方法划分预测误差数据,... 以我国多个地区实际运行风电场为研究对象,以实现风电功率预测结果不确定性较优估计为目的,提出了基于风过程方法的风电功率预测结果不确定性估计方法,并给出了各风过程的数学模型。采用风过程方法和功率水平划分方法划分预测误差数据,可有效识别不同特性预测误差。采用非参数回归方法拟合误差概率密度分布,获得了较优的拟合结果。根据实际风电场数据验证文中方法的先进性,其与基于正态分布优化拟合的估计方法的比较结果表明,文中方法的各项评价指标均优于后者。 展开更多
关键词 风电功率预测 预测不确定性 风过程 非参数回归 不确定性估计
下载PDF
基于功率波动过程的风电功率短期预测及误差修正 被引量：45
20
作者 丁明 张超 +3 位作者 王勃 毕锐 缪乐颖 车建峰 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期2-9,共8页
风资源因具有较强的波动性、随机性与间断性等特点而导致风电功率预测精度不高。为减小风电功率波动对电网的冲击,提高电力系统对风电的接受与消纳能力,提出了改进的风电功率短期预测方法与基于波动的误差修正方法。首先将风电功率按不... 风资源因具有较强的波动性、随机性与间断性等特点而导致风电功率预测精度不高。为减小风电功率波动对电网的冲击,提高电力系统对风电的接受与消纳能力,提出了改进的风电功率短期预测方法与基于波动的误差修正方法。首先将风电功率按不同波动过程进行聚类划分,提取不同波动的特征曲线对功率值进行修正;采用引力搜索算法优化的反向传播神经网络(GSA-BP)作为基本预测方法进行预测;分析不同波动过程下的预测误差表现,建立预测误差与综合气象指标的映射关系。针对不同波动过程建立相应的风电功率误差修正模型,提出了线性模型和GSA-BP非线性模型相结合的方式对预测误差进行修正,最后以功率预测值叠加预测误差修正值作为最终预测结果。该风电功率预测误差修正方法不仅涉及风速风向等常规因素,而且考虑到了风电功率的波动性。 展开更多
关键词 风电功率预测 波动特性 神经网络 引力搜索 误差修正
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 2 … 29 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部