位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于前置分解组合预测方法的风电功率爬坡预测研究
  • ISSN号:1671-5292
  • 期刊名称:可再生能源
  • 时间:2016
  • 页码:1847-1852
  • 期号:12
  • 便笺:21-1469/TK
  • 分类:TM614[电气工程—电力系统及自动化]
  • 作者地址:上海电机学院电气学院;上海交通大学电气工程系;
  • 作者机构:[1]上海电机学院电气学院,上海201306, [2]上海交通大学电气工程系,上海200240
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金资助项目(51477099,11304200);上海市自然科学基金资助项目(15ZR1417300,14ZR1417200).
中文摘要:

我国高集中大规模的风电并网发展模式,使风电功率的波动性和不确定性对电网稳定造成越来越大的影响。在目前风电功率爬坡研究的基础上,提出了一种结合前置分解的组合预测算法,并建立了组合预测模型。通过对风电功率爬坡事件的特性分析,对其进行了有效地预测。文章以上海市启东风电场的风电功率数据为实例,通过仿真验证了所提出的组合预测算法能有效地进行风电功率爬坡预测,其预测精度比当前的预测算法有所提高。

英文摘要:

In our country, the development mode of high concentration large-scale wind power grid makes the volatility and uncertainty of wind power bring the increasing impact to the power grid stability. Based on the research of the current wind power ramp event,the front combination decomposition combination forecast algorithm was put forward, and the combined forecasting model was established. The effective prediction was made through the analysis on characteristics of wind power ramp events. The paper made the wind power data of Shanghai qidong wind farm as the example, the combination forecast algorithm was verified by the simulation that it can effectively forecast the wind power ramp events and it's prediction precision was improved compared to the current prediction algorithm.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《可再生能源》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:辽宁省科学技术厅
  • 主办单位:辽宁省能源研究所
  • 主编:张大雷
  • 地址:辽宁省营口市西市区银泉街65号
  • 邮编:115003
  • 邮箱:kzsny2007@163.com
  • 电话:0417-2832895 2835349
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-5292
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1469/TK
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 1999-2000年度辽宁省一级期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,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)
  • 被引量:10629