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风速及风电功率预测研究综述
被引:27
作者
:
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段学伟
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2
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王瑞琪
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国网山东省电力公司电力科学研究院
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王瑞琪
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王昭鑫
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国网山东省电力公司
国网山东省电力公司电力科学研究院
王昭鑫
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郎澄宇
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国网山东省电力公司电力科学研究院
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郎澄宇
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孙树敏
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国网山东省电力公司电力科学研究院
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孙树敏
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赵鹏
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国网山东省电力公司电力科学研究院
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赵鹏
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郑伟
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山东中实易通集团有限公司
国网山东省电力公司电力科学研究院
郑伟
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]
机构
:
[1]
国网山东省电力公司电力科学研究院
[2]
山东省特高压输变电技术与装备重点实验室(山东大学)
[3]
国网山东省电力公司
[4]
山东中实易通集团有限公司
来源
:
山东电力技术
|
2015年
/ 42卷
/ 07期
关键词
:
风速;
风电功率;
预测;
物理方法;
统计方法;
误差;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TM614 [风能发电];
学科分类号
:
080811
[新能源发电与电能存储]
;
摘要
:
随着风力发电功率占比日益提高,风电功率的波动对电网安全运行的影响日益加剧。加大电网的旋转备用容量能够解决风电场出力波动的问题,但直接增加了电网运行成本。因此,对于含大规模风电接入的电网,风速及风电功率的准确预测对保证系统安全稳定运行、降低风电消纳成本有着至关重要的作用。在综合分析大量国内外文献资料的基础上,对风速及风电功率预测方法的研究现状进综述,总结常用预测算法的优缺点,给出风速及风电功率预测误差的评价指标体系,并对风速及风电功率预测的发展前景进行展望。
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相关论文
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[1]
基于改进一阶马尔可夫链的风速时间序列模型
[J].
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霍雨翀
;
张龙
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国网江苏省电力公司
东南大学电气工程学院
张龙
;
罗建裕
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东南大学电气工程学院
罗建裕
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李海峰
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国网江苏省电力公司
东南大学电气工程学院
李海峰
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电力系统自动化,
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基于动态贝叶斯网络的光伏发电短期概率预测
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周文萍
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张沛
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张沛
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刘广一
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中国电力科学研究院
华北电力大学电气与电子工程学院
刘广一
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李伟迪
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中国电机工程学报,
2013,
33(S1)
(S1)
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电力自动化设备,
2013,
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赵永宁
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电力系统保护与控制,
2012,
40
(24)
:59
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采用贝叶斯–克里金–卡尔曼模型的多风电场风速短期预测
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卿湘运
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杨富文
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王行愚
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中国电机工程学报,
2012,
32
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:107
-114
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基于动态神经网络的风电场输出功率预测
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黄磊
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电力系统自动化,
2012,
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-22+37
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基于多状态空间混合Markov链的风电功率概率预测
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周封
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金丽斯
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刘健
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机构:
张再利
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电力系统自动化,
2012,
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基于PSO优化LSSVM的短期风速预测
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电力系统保护与控制,
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基于粗糙集理论的中长期风速预测
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高爽
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冬雷
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高阳
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廖晓钟
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中国电机工程学报,
2012,
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:32
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风电场短期风速的多变量局域预测法
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郭创新
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王扬
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沈勇
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沈勇
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王媚
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王媚
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曹一家
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中国电机工程学报,
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[1]
基于改进一阶马尔可夫链的风速时间序列模型
[J].
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蒋平
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罗建裕
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李海峰
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东南大学电气工程学院
李海峰
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电力系统自动化,
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基于动态贝叶斯网络的光伏发电短期概率预测
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张沛
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刘广一
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中国电机工程学报,
2013,
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基于云支持向量机模型的短期风电功率预测
[J].
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考虑尾流效应的风电场短期功率空间预测模型
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电力系统保护与控制,
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采用贝叶斯–克里金–卡尔曼模型的多风电场风速短期预测
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中国电机工程学报,
2012,
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基于动态神经网络的风电场输出功率预测
[J].
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黄磊
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电力系统自动化,
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基于多状态空间混合Markov链的风电功率概率预测
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电力系统自动化,
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[8]
基于PSO优化LSSVM的短期风速预测
[J].
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基于粗糙集理论的中长期风速预测
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中国电机工程学报,
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[10]
风电场短期风速的多变量局域预测法
[J].
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