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中长期风电功率的多气象变量模型组合预测方法
被引:58
作者
:
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欧阳庭辉
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查晓明
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秦亮
熊一
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机构:
武汉大学电气工程学院
熊一
黄鹤鸣
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机构:
武汉大学电气工程学院
黄鹤鸣
机构
:
[1]
武汉大学电气工程学院
来源
:
电网技术
|
2016年
/ 40卷
/ 03期
关键词
:
风电功率预测;
气象变量;
组合模型;
因果检测;
D O I
:
10.13335/j.1000-3673.pst.2016.03.027
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
:
为了预防和控制危害性风电功率事件,提出多气象变量模型的组合预测方法,以实现中长期高精度风电功率预测。该方法利用数值天气预报提供的气象数据预测长期风电趋势,同时局部采用多变量模型改善预测精度。为了保证多变量模型的有效性,首先采用Granger因果检测法筛选出对风电功率预测有效的气象变量。其次,针对不同气象变量进行数据结构分析,并根据其动力学特性单独建立合适的预测模型,然后采用线性或非线性机制对不同气象变量预测结果进行组合,完成组合预测模型的建立。最后,通过对实例数据仿真,实现了中长期风电功率预测,并结合误差分析验证了组合预测模型的有效性,且预测结果为后续中长期风电功率事件分析提供了基础。
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[1]
A tutorial on support vector regression
[J].
Smola, AJ
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Australian Natl Univ, RSISE, Canberra, ACT 0200, Australia
Australian Natl Univ, RSISE, Canberra, ACT 0200, Australia
Smola, AJ
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2006,
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风电场风速和发电功率预测研究
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刘自发
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中国电机工程学报,
2000,
(11)
[7]
中国风电发展报告.[M].李俊峰; 编著.中国环境科学出版社.2012,
[8]
气象学与气候学.[M].周淑贞主编;.高等教育出版社.1997,
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共 8 条
[1]
A tutorial on support vector regression
[J].
Smola, AJ
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Australian Natl Univ, RSISE, Canberra, ACT 0200, Australia
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基于人工神经网络的风电功率短期预测系统
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2008,
(22)
:72
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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
[J].
论文数:
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2008,
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基于混合互信息的特征选择方法及其在静态电压稳定评估中的应用
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.
中国电机工程学报,
2006,
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[5]
风电场风速和发电功率预测研究
[J].
杨秀媛
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北京机械工业学院
杨秀媛
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肖洋
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;
陈树勇
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中国电机工程学报,
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电力系统负荷的混沌特性及预测
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东北电力学院!吉林省吉林市,东北电力学院!吉林省吉林市
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中国电机工程学报,
2000,
(11)
[7]
中国风电发展报告.[M].李俊峰; 编著.中国环境科学出版社.2012,
[8]
气象学与气候学.[M].周淑贞主编;.高等教育出版社.1997,
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