利用空间相关性的超短期风速预测

被引：31

作者：

陈宁 ^{[1
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薛禹胜 ^{[3
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丁杰 ^{[2
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陈振龙 ^{[5
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王维洲 ^{[6
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汪宁渤 ^{[7
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机构：

[1] 东南大学电气工程学院

[2] 新能源与储能运行控制国家重点实验室(中国电力科学研究院)

[3] 南瑞集团公司(国网电力科学研究院)

[4] 智能电网保护和运行控制国家重点实验室

[5] 神华集团有限责任公司

[6] 国网甘肃省电力公司电力科学研究院

[7] 国网甘肃省电力公司风电技术中心

来源：

电力系统自动化 | 2017年 / 41卷 / 12期

基金：

国家自然科学基金重点项目;

关键词：

风速预测; 空间相关性; 动态特征; 离线分类建模; 在线特征匹配;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM614 [风能发电];

学科分类号：

0807 ;

摘要：

风速的空间相关性有助于提高其预测质量,特别是在风速突变的情况下。将"离线分类建模,在线匹配模型"的预测思路应用到利用空间相关性的超短期风速预测之中:通过历史数据的时序分析,识别其中各风电场风速存在空间相关性的时段;按其时序特征及其他的条件特征,将观察时窗内的风速序列划分为不同演化形态的样本子集;在离线环境下,分别根据各类形态的训练样本子集优化其专用的预测模型及参数;在线应用时,则根据当下窗口内风速序列的演化形态及相关的条件特征,按匹配所得模型及参数,根据参考风电场的实测数据预测目标风电场的风速。以实际的历史数据验证了所述方法的有效性。

引用

页码：124 / 130

页数：7

共 19 条

[1] 风速时间序列的符号化描述 [J].