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基于天气分型的风电功率预测方法
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作者
:
王勃
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中国电力科学研究院
王勃
冯双磊
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中国电力科学研究院
冯双磊
刘纯
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机构:
中国电力科学研究院
刘纯
机构
:
[1]
中国电力科学研究院
来源
:
电网技术
|
2014年
/ 38卷
/ 01期
关键词
:
风电场;
天气分型;
功率;
预测;
数值天气预报;
D O I
:
10.13335/j.1000-3673.pst.2014.01.015
中图分类号
:
TM614 [风能发电];
学科分类号
:
0807 ;
摘要
:
对风电场输出功率进行预测是保证大规模风电集中并网后电力系统安全稳定运行的有效手段。提出了种基于天气分型的风电功率预测算法,以数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)中的风速向量和压力日变化为基础,采用主成分分析对样本进行降维处理,以聚类分析的方法对天气类型进行分类,针对不同的天气类型分别建立预测模型,并与单预测模型进行对比。研究结果表明,主成分分析结合聚类分析的方法可实现对天气现象的有效分类;对于较为稳定的天气现象,聚类模型较单模型的预测精度提高显著,而对于不稳定的天气现象,聚类模型预测精度提高有限;对总体样本而,基于天气分型的预测方法较常规方法精度提高2%以上。
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风电场功率预测物理方法研究
冯双磊
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基于人工神经网络的风电功率预测
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多元统计分析[M]. 中国统计出版社 , 于秀林, 1999
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Short-term prediction of local wind conditions[J] . L Landberg.Journal of Wind Engineering & Industrial Aerodynamics . 2001 (3)
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风电场功率预测物理方法研究
冯双磊
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中国电力科学研究院
冯双磊
王伟胜
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中国电力科学研究院
戴慧珠
[J].
中国电机工程学报,
2010,
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[2]
风电场输出功率的组合预测模型
刘纯
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[J].
电网技术,
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基于人工神经网络的风电功率预测
范高锋
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中国电机工程学报,
2008,
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基于最小二乘支持向量机的风电场短期风速预测
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杜颖
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输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学)
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输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学)
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[J].
电网技术,
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[5]
小时风速的向量自回归模型及应用
孙春顺
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李欣然
[J].
中国电机工程学报,
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[6]
基于时间序列分析和卡尔曼滤波算法的风电场风速预测优化模型
潘迪夫
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中南大学交通运输工程学院
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风电接入对电力系统的影响
迟永宁
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中国电力科学研究院
迟永宁
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戴慧珠
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风电场风速和发电功率预测研究
杨秀媛
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陈树勇
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Short-term prediction of local wind conditions[J] . L Landberg.Journal of Wind Engineering & Industrial Aerodynamics . 2001 (3)
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