發(fā)布時間：2017-06-22 04:08

  本文關(guān)鍵詞：基于小波變換和支持向量機的風電功率爬坡事件識別與預(yù)測，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著風電場規(guī)模的增大,風電功率爬坡事件給電網(wǎng)帶來的影響越來越顯著,提高爬坡事件識別與預(yù)測精度對電網(wǎng)安全經(jīng)濟運行具有重要意義。闡述了爬坡事件的定義,提出了基于小波變換(WT)的風電功率爬坡事件識別方法,建立了風電功率爬坡事件的WT-SVM預(yù)測模型。以某風電場的實測風電功率數(shù)據(jù)為例,進行不同時段的識別與預(yù)測。結(jié)果表明,基于WT的方法可以快速準確地識別風電功率爬坡事件及其特征值,WT-SVM爬坡事件預(yù)測模型可以提高風電功率爬坡事件預(yù)測準確度。
【作者單位】： 東北電力大學電氣工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 風電功率 爬坡事件 小波變換 支持向量機 識別預(yù)測
【基金】：國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃項目(973計劃)(2013CB228201) 國家自然科學基金(51307017) 吉林省科技發(fā)展計劃項目(20140520129JH) 吉林省產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究與開發(fā)專項項目(2014Y124)
【分類號】：TM614
【正文快照】： 風能具有強波動特性和隨機性[1],隨著風電接入電網(wǎng)的容量日益增大,風電功率爬坡事件對電力系統(tǒng)的影響也越來越大。爬坡事件具有小概率高風險特性,短時間內(nèi)的大幅度功率變化給電網(wǎng)的穩(wěn)定運行帶來很大挑戰(zhàn)[2-5]。目前,國內(nèi)外關(guān)于爬坡事件的研究還比較少,文獻[6]總結(jié)了多種爬坡事

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