【摘要】：光伏出力波動(dòng)嚴(yán)重影響電力系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行。對光伏出力爬坡率進(jìn)行分析,建立光伏出力爬坡率的高斯混合模型,并用變分貝葉斯學(xué)習(xí)算法估計(jì)模型參數(shù)。某光伏電站大量實(shí)測數(shù)據(jù)檢驗(yàn)表明,在進(jìn)行光伏功率波動(dòng)特性研究方面,在不同時(shí)間尺度和天氣類型下,變分貝葉斯學(xué)習(xí)算法比單一分布及基于最大期望算法的方法具有更好的擬合效果。
[Abstract]:The fluctuation of photovoltaic force seriously affects the stable operation of power system. Based on the analysis of the climbing rate of photovoltaic force, the Gao Si mixed model of the climbing rate of photovoltaic force is established, and the parameters of the model are estimated by using variational Bayesian learning algorithm. A large number of measured data of a photovoltaic power station show that, in the study of the fluctuation characteristics of photovoltaic power, under different time scales and weather types, The variational Bayesian learning algorithm has better fitting effect than the single distribution method and the method based on the maximum expectation algorithm.
【作者單位】： 上海電力學(xué)院電氣工程學(xué)院;上海市電力公司檢修公司;華中科技大學(xué)強(qiáng)電磁工程與新技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目(51307105) 上海綠色能源并網(wǎng)工程技術(shù)研究中心(13DZ2251900) 上海市經(jīng)濟(jì)和信息委員會(huì)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(滬CXY-2016-012)~~
【分類號】：TM615

【參考文獻(xiàn)】

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1 楊茂;董駿城;;基于混合分布模型的風(fēng)電功率波動(dòng)特性研究[J];中國電機(jī)工程學(xué)報(bào);2016年S1期

2 崔楊;楊海威;李鴻博;;基于高斯混合模型的風(fēng)電場群功率波動(dòng)概率密度分布函數(shù)研究[J];電網(wǎng)技術(shù);2016年04期

3 卞海紅;鄭維高;林章歲;徐青山;張樂;;集群風(fēng)電場出力統(tǒng)計(jì)指標(biāo)建模與應(yīng)用[J];電力自動(dòng)化設(shè)備;2015年12期

4 陳逍瀟;張粒子;楊萌;朱翊;;考慮光伏發(fā)電功率波動(dòng)性的AGC備用容量分析方法[J];電力系統(tǒng)自動(dòng)化;2015年22期

5 孫英云;侯建蘭;何國慶;李紅莉;;一種考慮備用影響的光伏發(fā)電碳減排量計(jì)算方法[J];電力系統(tǒng)自動(dòng)化;2014年17期

6 呂曉祿;梁軍;，

本文編號：2134132