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风电场短期风速的改进Volterra自适应预测法
被引:3
作者:

罗海洋
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机构: 四川大学电气信息学院

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李兴源
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[1] 四川大学电气信息学院
来源:
关键词:
风力发电;
风速预测;
Volterra级数;
自适应预测;
D O I:
暂无
中图分类号:
TM614 [风能发电];
学科分类号:
0807 ;
摘要:
欲提高含大量风电机组电网的安全稳定性及降低其运行成本,高精度的短期风速预测是一种有效的手段。首先在对具有混沌属性的风速时间序列进行相空间重构的基础之上,使用一种混沌时间序列的Volterra自适应滤波预测法对风速进行了预测;然后针对该方法滤波系数不易收敛及预测结果存在时延的缺点,改进了自适应算法的系数更新方法,从而加快了收敛并提高了预测精度。算例分析结果验证了该方法的可行性和有效性。
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潘迪夫
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中南大学交通运输工程学院 中南大学交通运输工程学院

刘辉
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中南大学交通运输工程学院 中南大学交通运输工程学院

李燕飞
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轨道交通安全教育部重点实验室(中南大学) 中南大学交通运输工程学院
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机构: 北京交通大学电气工程学院

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谷兴凯
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东北电网有限公司 东北电网有限公司

范高锋
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中国电力科学研究院 东北电网有限公司

王晓蓉
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中国电力科学研究院 东北电网有限公司

赵海翔
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中国电力科学研究院 东北电网有限公司

戴慧珠
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王丽婕
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机构: 北京理工大学信息科学技术学院自动控制系

廖晓钟
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机构: 北京理工大学信息科学技术学院自动控制系

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冬雷
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张立军
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杨秀媛
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机构: 北京机械工业学院

肖洋
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机构: 北京机械工业学院

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张勇传
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机构: 国家电力公司华中公司

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机构: 清华大学