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风电功率预测误差分段指数分布模型
被引:132
作者
:
刘芳
论文数:
0
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0
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0
机构:
中国电力科学研究院
中国电力科学研究院
刘芳
[
1
]
论文数:
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机构:
潘毅
[
1
]
刘辉
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0
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机构:
中国水利水电第十二工程局有限公司
中国电力科学研究院
刘辉
[
2
]
丁强
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机构:
中国电力科学研究院
中国电力科学研究院
丁强
[
1
]
李强
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0
机构:
中国电力科学研究院
中国电力科学研究院
李强
[
1
]
王芝茗
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0
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0
机构:
辽宁省电力有限公司
中国电力科学研究院
王芝茗
[
3
]
机构
:
[1]
中国电力科学研究院
[2]
中国水利水电第十二工程局有限公司
[3]
辽宁省电力有限公司
来源
:
电力系统自动化
|
2013年
/ 37卷
/ 18期
基金
:
国家高技术研究发展计划(863计划);
关键词
:
风电预测;
误差分布模型;
分段指数分布;
正态分布;
拉普拉斯分布;
柯西分布;
非线性回归;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TM614 [风能发电];
TM711 [网络分析、电力系统分析];
学科分类号
:
080811
[新能源发电与电能存储]
;
083903
[网络与系统安全]
;
摘要
:
风电预测存在较大误差,对于风电场和电网调度人员而言,预测的不确定性信息比单纯的功率预测值更有指导意义。基于对中小规模风电场短期和超短期功率预测误差分析,提出风电功率预测误差分段指数分布模型,并进行分段指数分布概率密度函数及概率分布函数推导,采用非线性最小二乘法进行参数估计。实例分析中,通过模型精度指标和曲线拟合效果对比了分段指数分布模型与传统误差分布模型,论证了分段指数误差分布模型较传统模型在精度、灵活性方面的优势。
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[1]
风力发电对电力系统的影响(英文)
[J].
孙元章
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机构:
电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室(清华大学电机系)
孙元章
;
吴俊
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机构:
电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室(清华大学电机系)
吴俊
;
李国杰
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机构:
电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室(清华大学电机系)
李国杰
.
电网技术,
2007,
(20)
:55
-62
[2]
Error analysis of short term wind power prediction models.[J].Maria Grazia De Giorgi;Antonio Ficarella;Marco Tarantino.Applied Energy.2010, 4
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