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一种多输出模型的风电功率超短期预测方法
  • ISSN号:1004-9649
  • 期刊名称:《中国电力》
  • 时间:0
  • 分类:TM614[电气工程—电力系统及自动化]
  • 作者机构:东北电力大学电气工程学院,吉林吉林132012
  • 相关基金:国家重点基础研究发展计划项目(973计划)(2013CB228201);国家自然科学基金资助项目(51307017);吉林省科技发展计划项目(20140520129JH);吉林省教育厅“十二五”科学技术研究项目(吉教科合字【2014】第474号);吉林省产业技术研究与开发专项项目(2014Y124)
作者: 杨茂, 董骏城
中文摘要:

高精度的风电功率预测对于电力系统的安全经济运行具有重要意义。基于大量风电功率历史数据,结合相关性分析和K近邻算法,提出一种新的多输出模型的风电功率超短期多步预测方法。以东北地区2个风电场实测风电功率数据为例进行分析计算,使用国家能源局提供的风电功率实时预测评价指标对两种多步预测方式进行评价。结果表明该方法预测精度高,方法简单,具有一定的工程实用价值。

英文摘要:

Accurate wind power prediction is important for power system planning and operation. Based on extensive wind power historical data, a new short-term prediction method of multiple output model is proposed by combing correlation analysis and K-Nearest Neighbor algorithm. Taken field measurement data from two wind farms in Northeast region as example, the two multi-step prediction methods are evaluated by using index defined by National Energy Board. The results show high precision and simplicity of proposed method.

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期刊信息
  • 《中国电力》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家电网公司
  • 主办单位:国网能源研究所 中国电机工程学会
  • 主编:邱忠涛
  • 地址:北京市昌平区北七家镇未来科技城国家电网公司园区B315
  • 邮编:102209
  • 邮箱:zhongshizhang@sgcc.com.cn
  • 电话:010-66603808
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-9649
  • 国内统一刊号:ISSN:11-3265/TM
  • 邮发代号:2-427
  • 获奖情况:
  • 2004年荣获第三届“国家期刊奖”,2001年进入“中国期刊方阵”的双效期刊,中国电力报刊协会优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:27723