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地区电网风电场功率超短期预测方法
  • ISSN号:1000-1026
  • 期刊名称:电力系统自动化
  • 时间:2010
  • 页码:90-94
  • 期号:07
  • 便笺:32-1180/TP
  • 分类:TM131.3[电气工程—电工理论与新技术]
  • 作者地址:山东大学电气工程学院;中国国际工程咨询公司;烟台供电公司;
  • 作者机构:[1]山东大学电气工程学院,山东省济南市250061, [2]中国国际工程咨询公司,北京市100044, [3]烟台供电公司,山东省烟台市264001
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50377021 50677036)
中文摘要:

针对某地区电网并入多个风电场的情况,论证分析了所有风电场总输出功率变化较单一风电场输出功率变化具有更好的规律性,引入风电总量与风电分配因子这2个概念,提出超短期风电场功率预测模型和求解方法。主要内容包括:风电总量、风电分配因子以及它们之间的随机关联规律;最小二乘支持向量机和卡尔曼滤波技术对风电总量和风电分配因子的自适应动态预测算法;基于关联规律间接实现风电场输出功率的超短期预测。通过实例验证,表明所提出的预测方法无论是在风电场功率预测精度、还是在预测误差分布范围方面都有明显改进。

英文摘要:

Considering a regional grid with several wind farms integrated,the total wind power has a better regularity comparing to that of a single wind farm.An ultra-short-term wind power forecasting method is proposed based on the concepts of total wind power and distribution factor.The least-square support vector machine(LS-SVM) and Kalman filter are adopted respectively to forecast the total wind power and distribution factor recursively,so that the good regularity of total wind power can be restored.Case studies show that the method not only improves the forecasting accuracy but also reduces the distribution range of the forecasting errors.

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期刊信息
  • 《电力系统自动化》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家电网公司
  • 主办单位:国电自动化研究院
  • 主编:薛禹胜
  • 地址:南京市江宁区诚信大道19号
  • 邮编:211106
  • 邮箱:aeps@nari-china.com
  • 电话:025-81093050 81093045
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1026
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1180/TP
  • 邮发代号:28-40
  • 获奖情况:
  • 1999年荣获首届“国家期刊奖”,1998年获“华东地区最佳期刊”称号,连继三届江苏省优秀期刊,中国期刊方阵“双高”期刊,第三届中国出版政府奖
  • 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,美国工程索引,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:73920