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风电集群短期及超短期功率预测精度改进方法综述
  • ISSN号:0258-8013
  • 期刊名称:《中国电机工程学报》
  • 时间:0
  • 分类:TM711[电气工程—电力系统及自动化]
  • 作者机构:[1]华中科技大学电气与电子工程学院,湖北省武汉市430074, [2]中国电力科学研究院,北京市海淀区100192
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(51529701); 国家电网科技项目《基于集群划分的新能源功率预测技术研究和示范》资助.
中文摘要:

风电集群短期及超短期功率预测是提升电网健壮性的有力手段。该文总结国内外风电集群短期与超短期功率预测技术的现状,从集群和单个风电场两个方面,归纳风电功率预测技术的分类;从预测流程、数据来源、数据流向、物理层次4个方面论述风电集群功率预测系统的整体框架;提出具有泛化意义的风电功率预测的物理层次结构,并从数据层、映射层、特征层、模型层、反馈层5个不同的层面讨论风电功率预测技术的精度提升方法及其发展方向,对短期、超短期风电功率预测、集群功率预测的研究具有一定参考价值。

英文摘要:

Short-term and ultra-short-term wind power prediction(WPP) in regions is an effective method to enhance the robustness of the power grid. The state of the art of short-term and ultra-short-term WPP techniques was summarized in the paper. The classification of WPP techniques was discussed, in terms of prediction method of single wind farm and regions. The overall framework of the regional WPP system was discussed in four aspects, including the forecasting flow chart, data sources, data flows and the physical levels. Generalization physical layers of wind power forecasting was presented in five levels, data layer, mapping layer, feature layer, methodology layer, and feedback layer, based on which the improvement methods for WPP were discussed. The proposed improvement methods for the five physical levels of WPP will contribute to both short-term and ultra-short-term WPP in regions.

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期刊信息
  • 《中国电机工程学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国电机工程学会
  • 主编:张文涛
  • 地址:北京清河小营东路15号 中国电力科学研究院内
  • 邮编:100192
  • 邮箱:pcsee@epri.sgcc.com.cn
  • 电话:010-82812536 82812534 82812545
  • 国际标准刊号:ISSN:0258-8013
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2107/TM
  • 邮发代号:82-327
  • 获奖情况:
  • 1992年全国优秀科技期刊三等奖,1992年中国科协优秀科技期刊二等奖,1996年中国科协优秀科技期刊二等奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,德国数学文摘,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:98970