基于ASD-KDE的风电出力超短期区间预测

被引：19

作者：

张坤 ^{[1
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张金环 ^{[2
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张巍巍 ^{[3
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刘云林 ^{[4
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张尚然 ^{[4
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赵玮 ^{[4
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王睿 ^{[4
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周博文 ^{[5
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机构：

[1] 国网宁夏电力有限公司经济技术研究院

[2] 天津职业大学机电学院

[3] 北方民族大学电气信息工程学院

[4] 河北省仪器仪表工程技术研究中心

[5] 东北大学信息科学与工程学院

来源：

智慧电力 | 2019年 / 47卷 / 05期

关键词：

原子稀疏分解; 摇摆窗; 波动区间; 二维核密度估计; 区间预测;

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：

为提高含风电场电网经济调度能力、降低电力系统规划决策的保守性,构建了原子稀疏分解-二维核密度估计(ASD-KDE)模型对风电出力进行区间预测。该方法在采用小波-原子稀疏分解(WD-ASD)预测模型得出点预测值及预测误差的基础上,通过摇摆窗函数将历史风电数据划分为多个波动区间,使用二维核密度估计(KDE)模型逐步滚动获取预测值置信区间。实际风电场算例验证了该模型的自适应性、快速性、有效性及可信性,得到的区间可信度高,可为调度部门提供更多不确定信息,使风电资源得到有效利用。

引用

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页数：6

共 17 条

[1]

关于当代能源转型方向的探讨 [J].