基于自适应预测箱的风电场景分析方法

被引：8

作者：

杨娴 ^{[1
]}

汪柳兵 ^{[2
]}

李德林 ^{[1
]}

机构：

[1] 安徽新力电业科技咨询有限责任公司

[2] 安徽省新能源利用与节能重点实验室(合肥工业大学)

来源：

电网与清洁能源 | 2020年 / 36卷 / 08期

关键词：

场景分析方法; 自适应预测箱; 多元标准正态分布; 场景消减;

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：

针对风电出力的不确定性特点,提出一种场景分析方法,通过生成风电的时序场景集刻画其出力的不确定性信息。将场景分析方法分为场景生成部分和场景消减部分。在场景生成部分,构建自适应预测箱描述不同预测出力幅值下预测误差的概率分布,结合多元标准正态分布和逆变换技术得到满足自相关性的初始场景集;至于场景消减方面,改进传统K-means算法提高聚类算法的聚类水平和聚类稳定性。实例分析表明,该场景分析技术对风电概率信息的刻画具有较高的准确性,适用于涉及大规模风电并网的电力系统调度问题。

引用

页码：82 / 90

页数：9

共 20 条

[1]

Evaluating the quality of scenarios of short-term wind power generation.[J].P. Pinson;R. Girard.Applied Energy.2011,

[2]

Beta分布在风电预测误差模型中的适用性 [J].