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考慮爬坡特性的短期風(fēng)電功率概率預(yù)測(cè)

發(fā)布時(shí)間:2018-01-05 20:06

  本文關(guān)鍵詞:考慮爬坡特性的短期風(fēng)電功率概率預(yù)測(cè) 出處:《電力自動(dòng)化設(shè)備》2016年04期  論文類型:期刊論文


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【摘要】:短期風(fēng)電功率概率預(yù)測(cè)有助于調(diào)度部門提前安排發(fā)電計(jì)劃,提高風(fēng)電的消納能力。提出一種考慮爬坡特性的風(fēng)電功率概率預(yù)測(cè)方法,首先通過(guò)分析不同風(fēng)電爬坡定義的特點(diǎn),闡述互補(bǔ)組合預(yù)測(cè)的思路;然后采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立風(fēng)電功率確定性預(yù)測(cè)模型,并在其基礎(chǔ)上建立不同功率分區(qū)內(nèi)風(fēng)電爬坡率和風(fēng)電功率預(yù)測(cè)誤差的二維核密度估計(jì)概率預(yù)測(cè)模型;最后由二者的聯(lián)合概率分布求取后者的條件概率分布,得到風(fēng)電功率概率預(yù)測(cè)結(jié)果。仿真結(jié)果表明,所提模型具有很高的短期風(fēng)電功率概率預(yù)測(cè)精度。
[Abstract]:Short term wind power prediction probability helps scheduling department to arrange power plan, improve wind power consumptive capacity. This paper presented a climbing characteristics of wind power probability prediction method, firstly based on the analysis of characteristics of different definitions of wind power climbing, this complementary combination forecasting ideas; then using a wavelet neural network of wind power the deterministic prediction model, 2D kernel density and the establishment of different power division of wind power and wind power ramp rate based on the prediction error of the estimated probability prediction model; finally by the joint probability distribution of the two conditional probability distribution for the latter, get the wind power probability prediction results. The simulation results show that the proposed model is a very high probability of short-term wind power prediction accuracy.

【作者單位】: 武漢大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【基金】:國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973計(jì)劃)資助項(xiàng)目(2012CB215101)~~
【分類號(hào)】:TM614
【正文快照】: 0引言近年來(lái),隨著風(fēng)電并網(wǎng)規(guī)模的逐漸增大,風(fēng)電的隨機(jī)性和波動(dòng)性對(duì)電網(wǎng)的沖擊和威脅日益成為不可忽視的問(wèn)題[1]。風(fēng)電功率短期概率預(yù)測(cè)[2-3]是解決這一問(wèn)題的方法之一,其不僅能提供預(yù)測(cè)結(jié)果的波動(dòng)范圍,還能估計(jì)出每一個(gè)取值出現(xiàn)的概率,相比于確定性預(yù)測(cè)更能提供豐富的不確定信

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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4 李永紅;廣義小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)雷達(dá)相關(guān)濾波的研究[D];大連海事大學(xué);2000年

5 宋清昆;自適應(yīng)結(jié)構(gòu)優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制研究[D];哈爾濱理工大學(xué);2009年

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7 李文軍;多小波和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造及其在電弧故障診斷中的應(yīng)用研究[D];吉林大學(xué);2008年

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9 黃同成;基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的VOCR與HOCR技術(shù)研究[D];上海大學(xué);2008年

10 蔡振禹;基于粗集—小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤炭企業(yè)管理研究[D];天津大學(xué);2007年

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本文編號(hào):1384620

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