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关于短期及超短期风电功率预测的评述 被引量:216
1
作者 薛禹胜 郁琛 +4 位作者 赵俊华 Kang LI Xueqin LIU Qiuwei WU Guangya YANG 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期141-151,共11页
讨论风电功率预测及其误差对电力系统的影响,从信息流观点解读风电功率预测过程,归纳影响风电功率预测精度的因素,并对风电功率预测的研究现状加以归类与梳理。在此基础上,讨论对风电功率预测结果评价指标的要求,提出误差评估指标应该... 讨论风电功率预测及其误差对电力系统的影响,从信息流观点解读风电功率预测过程,归纳影响风电功率预测精度的因素,并对风电功率预测的研究现状加以归类与梳理。在此基础上,讨论对风电功率预测结果评价指标的要求,提出误差评估指标应该反映整个时间窗口内的预报质量,并展望风电功率预测可能的突破。 展开更多
关键词 风电预测 信息流向 组合预测 评估指标 概率预测
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基于小波—BP神经网络的短期风电功率预测方法 被引量:142
2
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
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风电场发电功率的建模和预测研究综述 被引量:136
3
作者 王丽婕 廖晓钟 +1 位作者 高阳 高爽 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2009年第13期118-121,共4页
随着大量风电并入电网中,为了合理制定发电计划,保证电力系统稳定运行,需要对风电输出功率进行预测。首先根据建模的方法和预测模型的对象两个分类标准,归纳总结了目前风电功率预测研究的模型和方法,然后简要概括了国内外的研究现状,最... 随着大量风电并入电网中,为了合理制定发电计划,保证电力系统稳定运行,需要对风电输出功率进行预测。首先根据建模的方法和预测模型的对象两个分类标准,归纳总结了目前风电功率预测研究的模型和方法,然后简要概括了国内外的研究现状,最后提出了风电功率预测模型的改进方向。 展开更多
关键词 风力发电功率 预测模型 现状 改进方向
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基于粒子群优化的核极限学习机模型的风电功率区间预测方法 被引量:139
4
作者 杨锡运 关文渊 +1 位作者 刘玉奇 肖运启 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第S1期146-153,共8页
风电功率预测能为电网规划和运行提供重要依据,传统预测方法多为点预测,其结果一般有不同程度的误差,区间预测方法能有效描述风电输出功率的不确定性因而逐步受到重视。针对短期风电功率概率区间预测问题,提出一种基于粒子群优化的核极... 风电功率预测能为电网规划和运行提供重要依据,传统预测方法多为点预测,其结果一般有不同程度的误差,区间预测方法能有效描述风电输出功率的不确定性因而逐步受到重视。针对短期风电功率概率区间预测问题,提出一种基于粒子群优化的核极限学习机(PSO-KELM)模型,用于风电功率区间预测。通过核极限学习机(KELM)建立预测模型,采用粒子群算法对KELM的输出权值进行优化,寻找最优预测区间上下限,充分利用了KELM学习速度快、泛化能力强的优点,实现了对风电功率的快速区间预测。通过与PSO-ELM模型对比分析风电场在不同置信水平下的概率预测结果,发现PSO-KELM模型的预测精度更高,速度更快,能够为风电功率区间预测及风电并网安全稳定运行提供决策支持。 展开更多
关键词 风电功率 区间预测 核极限学习机 粒子群
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基于人工神经网络的风电功率短期预测系统 被引量:122
5
作者 范高锋 王伟胜 刘纯 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第22期72-76,共5页
风电场输出功率预测对接入大量风电的电力系统运行有重要意义。该文综述国内外风电功率预测技术的研究现状、基本原理及预测方法;设计风电功率预测系统的框架,建立基于人工神经网络的风电功率预测系统,该系统即将应用于吉林电网调度中... 风电场输出功率预测对接入大量风电的电力系统运行有重要意义。该文综述国内外风电功率预测技术的研究现状、基本原理及预测方法;设计风电功率预测系统的框架,建立基于人工神经网络的风电功率预测系统,该系统即将应用于吉林电网调度中心。该系统以数值天气预报为基础,具有良好的人机界面,实现了与能量管理系统(energy management system,EMS)的无缝连接。对测试数据的预测结果表明,该预测系统能够可靠工作,预测结果的均方根误差在15%左右。最后,该文对风电功率预测系统的经济效益进行估算。 展开更多
关键词 风电 电网 预测 人工神经网络 数值天气预报
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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
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基于小波分析的风电场短期发电功率预测 被引量:112
7
作者 王丽婕 冬雷 +1 位作者 廖晓钟 高阳 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第28期30-33,共4页
采用小波分析和人工神经网络(artificial neural network,ANN)结合的方法对风力发电功率短期预测进行研究。通过小波变换将信号分解为不同频段的子序列,利用神经网络对各子序列分别建模预测,最后将预测结果叠加。利用该方法对富锦风电... 采用小波分析和人工神经网络(artificial neural network,ANN)结合的方法对风力发电功率短期预测进行研究。通过小波变换将信号分解为不同频段的子序列,利用神经网络对各子序列分别建模预测,最后将预测结果叠加。利用该方法对富锦风电场的发电功率进行预测,结果表明,小波理论改进的相空间重构的神经网络模型改善了预测滞后问题,与基于混沌相空间重构的神经网络模型相比较,绝对平均误差由6.99%降到6.01%。 展开更多
关键词 风力发电 功率预测 滞后特性 小波分析 神经网络
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基于空间相关性的风电功率预测研究综述 被引量:99
8
作者 叶林 赵永宁 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2014年第14期126-135,共10页
由于风电具有很强的随机性和波动性,因此大规模风电并网会对电力系统的运行和稳定性造成很大的影响。如何准确预测区域风电场的功率已经成为当今电力系统亟待解决的研究课题。现有的风电功率预测方法未考虑空间相关因素,预测体系有待进... 由于风电具有很强的随机性和波动性,因此大规模风电并网会对电力系统的运行和稳定性造成很大的影响。如何准确预测区域风电场的功率已经成为当今电力系统亟待解决的研究课题。现有的风电功率预测方法未考虑空间相关因素,预测体系有待进一步完善。基于空间相关性的风电功率预测是一种考虑了本地信息和空间相关信息的综合预测方法。文中给出了基于空间相关性的风电功率预测的定义、概念和基本特点,分别从统计模型、物理模型、空间降尺度过程和空间升尺度过程4个方面详细阐述了基于空间相关性的风电功率预测的实现方法,并对空间相关性在风电功率预测方面应用的最新国内外研究进展作了系统的分析评述。最后,针对该领域尚存在的问题与不足,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 空间相关性 风速 风电功率 功率波动 功率预测
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大规模风电并网电力系统经济调度中风电场出力的短期预测模型 被引量:86
9
作者 袁铁江 晁勤 +1 位作者 李义岩 吐尔逊.伊不拉音 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第13期23-27,共5页
考虑到大规模风电并网电力系统经济调度中,对风电场出力的短期预测在时间尺度和精度尺度方面的要求,以传统的反传播神经网络(back propagation artificial neural network,BP-ANN)作为预测手段的基础,建立了风电场短期出力预预测模型。... 考虑到大规模风电并网电力系统经济调度中,对风电场出力的短期预测在时间尺度和精度尺度方面的要求,以传统的反传播神经网络(back propagation artificial neural network,BP-ANN)作为预测手段的基础,建立了风电场短期出力预预测模型。考虑到历史的预测误差与未来预测误差间的映射关系,利用传统的BP-ANN预测技术对未来的预测误差进行预测。通过算例仿真发现,误差预测变化趋势能跟踪预预测的误差变化,基于此并考虑到经济调度对风电场出力预测精度的要求,建立了对风电场出力短期预预测进行修正的风电场出力短期预测模型,进一步的算例仿真表明了该模型的有效性。 展开更多
关键词 风电 反传播神经网络 误差 预测 短期
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风电功率预测关键技术及应用综述 被引量:87
10
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
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风电场出力短期预报研究综述 被引量:71
11
作者 刘永前 韩爽 胡永生 《现代电力》 2007年第5期6-11,共6页
风力发电是可再生能源发电技术中发展最快的一种,是一种理想的、无污染的洁净能源。但是风力发电具有波动性、间歇性和随机性的特点,大容量的风力发电接入电网,势必会对电力系统的安全、稳定运行带来严峻挑战。对风电场的出力进行短期预... 风力发电是可再生能源发电技术中发展最快的一种,是一种理想的、无污染的洁净能源。但是风力发电具有波动性、间歇性和随机性的特点,大容量的风力发电接入电网,势必会对电力系统的安全、稳定运行带来严峻挑战。对风电场的出力进行短期预报,是解决这一问题的有效途径。在参考阅读大量国内外文献以及作者工作的基础上,首先对风电场出力预报的划分方法进行了探讨;结合我国风力发电发展的实际情况,分析了进行风电场出力短期预报的意义和必要性;然后对风电场出力短期预报的原理、方法以及国内外研究现状进行了总结;最后指出风电场出力短期预报研究中存在的问题和今后的研究方向。 展开更多
关键词 风力发电 短期预报 原理方法 研究现状 存在 问题
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基于样本熵和极端学习机的超短期风电功率组合预测模型 被引量:75
12
作者 张学清 梁军 +3 位作者 张熙 张峰 张利 徐兵 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第25期33-40,8,共8页
该文提出一种经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)–样本熵(sample entropy,SE)和极端学习机(extreme learning machine,ELM)相结合的风电功率超短期预测方法。该方法首先利用EMD-SE将风电功率时间序列分解为一系列复杂度... 该文提出一种经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)–样本熵(sample entropy,SE)和极端学习机(extreme learning machine,ELM)相结合的风电功率超短期预测方法。该方法首先利用EMD-SE将风电功率时间序列分解为一系列复杂度差异明显的风电子序列;其次利用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)、极端学习机和经原始岭回归(primal ridgeregression,PRR)改进的极端学习机(PRR-ELM)对各子序列建立组合预测模型,并采用交叉验证法和重构相空间法确定各模型的参数和输入向量维数,以提高各组合模型的预测精度;最后以某一风电场实际采集的数据为算例,结果表明基于EMD-SE理论的ELM和PRR-ELM组合预测模型在预测精度和训练速度上都明显优于EMD-SE理论和LSSVM的组合模型,且其预测结果更接近于真实值,为实现风电功率在线的较高精度超短期预测提供了可能。 展开更多
关键词 风电预测 样本熵 极端学习机 岭回归 支持向量机
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大规模风电对电力系统的影响和应对策略 被引量:63
13
作者 范高锋 赵海翔 戴慧珠 《电网与清洁能源》 2008年第7期44-48,共5页
综述了大规模风电接入电网对电力系统带来的影响。阐述了当前风力发电的特点和与风电相关的无功电压问题、暂态稳定性问题、频率问题、电能质量问题。针对不同问题总结了可行的解决方法和研究热点。论述了风力发电2个重要的研究方向:风... 综述了大规模风电接入电网对电力系统带来的影响。阐述了当前风力发电的特点和与风电相关的无功电压问题、暂态稳定性问题、频率问题、电能质量问题。针对不同问题总结了可行的解决方法和研究热点。论述了风力发电2个重要的研究方向:风电场综合控制技术和风电功率预测技术。 展开更多
关键词 风力发电 电力系统 暂态稳定 电压稳定 预测
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风电场风速及风电功率预测方法研究综述 被引量:63
14
作者 洪翠 林维明 温步瀛 《电网与清洁能源》 2011年第1期60-66,共7页
由于风能的随机性以及电力系统的非线性等原因,预测风电功率时需要考虑众多的不确定因素影响。现有预测方法主要包括物理预测方法、统计预测方法以及学习预测方法、综合预测法等。基于数字天气预报(NWP-numerical weather prediction)... 由于风能的随机性以及电力系统的非线性等原因,预测风电功率时需要考虑众多的不确定因素影响。现有预测方法主要包括物理预测方法、统计预测方法以及学习预测方法、综合预测法等。基于数字天气预报(NWP-numerical weather prediction)的物理预测方法模型复杂、计算量大,较少用于短期预测;统计预测方法模型简单,数据需求量少,较适合于数据获取有一定困难的情况;人工智能预测方法不依赖于对象的精确模型,适合于随机非线性系统;综合预测方法可一定程度地扬长避短。本文主要就风电场风速及风电功率预测方法研究进行了综合阐述,并在总结前人研究的基础上提出了一些可进一步研究的问题。 展开更多
关键词 风电预测 统计方法 学习方法 综合预测
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基于连续时间段聚类的支持向量机风电功率预测方法 被引量:65
15
作者 丁志勇 杨苹 +1 位作者 杨曦 张臻 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2012年第14期131-135,149,共6页
提出了一种基于连续时间段聚类的支持向量机风电功率预测方法。通过2次聚类把全年分为若干个类型的连续时间段,并对同类型时间段使用支持向量机建模,建立后的模型用于其他年份对应时间段的预测。与神经网络相比,支持向量机建模方法避免... 提出了一种基于连续时间段聚类的支持向量机风电功率预测方法。通过2次聚类把全年分为若干个类型的连续时间段,并对同类型时间段使用支持向量机建模,建立后的模型用于其他年份对应时间段的预测。与神经网络相比,支持向量机建模方法避免了局部最优。利用国内某风电场数据进行对比实验,证明了所述方法的有效性。 展开更多
关键词 风力发电 功率预测 时间段聚类 支持向量机
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基于CFD流场预计算的短期风速预测方法 被引量:65
16
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
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提高风电功率预测精度的方法 被引量:59
17
作者 乔颖 鲁宗相 闵勇 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第10期3261-3268,共8页
风电功率预测技术既是交叉应用学科,又是众多学科的共性基础性学科。目前国际最先进水平的风电预测误差甚至低于3%,我国还处于追赶期。从发展趋势来看,当前数据积累带来的精度提升效果日渐式微,数值天气预报短期内出现突破不可预期。风... 风电功率预测技术既是交叉应用学科,又是众多学科的共性基础性学科。目前国际最先进水平的风电预测误差甚至低于3%,我国还处于追赶期。从发展趋势来看,当前数据积累带来的精度提升效果日渐式微,数值天气预报短期内出现突破不可预期。风功率预测在未来一段时间内仍需要有限的天气预报水平下提高各环节的预报技巧,筛选和组合预测方法,争取误差学习曲线最末端2%~3%。若干实践表明,综合应用多项精细化预测技术,可显著提高原有水平较差的风场精度。这些技术包括优化数值天气预报参数化方案、提高功率转换环节精度与自适应能力、采用复合数据源的组合法、考虑空间相关性的非线性误差修正等。 展开更多
关键词 风功率预测 数值天气预报 物理法 统计法 精度提升
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基于朴素贝叶斯的风电功率组合概率区间预测 被引量:57
18
作者 杨锡运 张艳峰 +1 位作者 叶天泽 苏杰 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期1099-1108,共10页
为了提高风电功率概率区间预测性能,提出了一种基于朴素贝叶斯的正态指数平滑法和混合滑动核密度估计的组合风电功率区间预测方法。首先,通过朴素贝叶斯分类器建立点预测模型;然后,分别通过正态指数平滑法和混合滑动核密度估计预测误差... 为了提高风电功率概率区间预测性能,提出了一种基于朴素贝叶斯的正态指数平滑法和混合滑动核密度估计的组合风电功率区间预测方法。首先,通过朴素贝叶斯分类器建立点预测模型;然后,分别通过正态指数平滑法和混合滑动核密度估计预测误差的概率分布,得出对应的某一置信概率下的预测区间;最后,利用熵权法合理的加权组合正态指数平滑法估计所得预测区间和混合滑动核密度估计所得预测区间,生成最终的风电功率预测区间。研究结果表明:与正态指数平滑法和混合滑动核密度得出的预测区间相比,提出的熵权法加权组合预测可提高区间覆盖率、降低区间平均带宽,证明了该组合概率区间预测方法能同时兼顾可靠性和准确性。论文研究可为风电功率预测提供参考。 展开更多
关键词 风电功率 区间预测 朴素贝叶斯 指数平滑法 核密度估计 熵权法
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风电功率预测技术综述 被引量:56
19
作者 王健 严干贵 +1 位作者 宋薇 穆钢 《东北电力大学学报》 2011年第3期20-24,共5页
风电功率预测是应对风电大规模并网运行问题的重要手段。本文分类介绍了目前用于风电功率预测的基本方法,简要概括了国内外的风电功率预测技术研究和应用现状,对风电功率预测技术发展趋势进行了展望。
关键词 风力发电 功率预测 统计模型 物理模型
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基于电池储能系统的风功率波动平抑策略 被引量:52
20
作者 张新松 顾菊平 +4 位作者 袁越 王敏 曹阳 华亮 李智 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第28期4752-4760,共9页
为平抑风功率中的分钟级波动,在分析波动概率特性的基础上构建了基于双电池组拓扑结构的风-储混合电站。根据电池技术特性设计了电池储能系统(battery energy storage system,BESS)的在线运行策略,即两组电池分别处于充、放电状态,根据... 为平抑风功率中的分钟级波动,在分析波动概率特性的基础上构建了基于双电池组拓扑结构的风-储混合电站。根据电池技术特性设计了电池储能系统(battery energy storage system,BESS)的在线运行策略,即两组电池分别处于充、放电状态,根据风功率超短期预测结果,交替平抑风功率中的正、负波动分量。一旦任何一组电池到达满充或满放状态,则同时切换两组电池的工作状态。提出基于蒙特卡罗模拟的BESS运行仿真模型,在历史数据的基础上对BESS在典型时段内的运行进行了模拟。基于某风电场实测数据的仿真结果表明,基于双电池组拓扑结构的储能系统可在不显著消耗电池循环寿命的情况下有效平抑风功率中的波动分量。 展开更多
关键词 风功率波动 风功率预测 电池储能系统 预测误差 蒙特卡罗模拟
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