本文關(guān)鍵詞：面向信息物理融合能源系統(tǒng)的大規(guī)模風電場發(fā)電功率隨機特性分析模型與算法

  更多相關(guān)文章： 信息物理融合系統(tǒng) 風電 隨機系統(tǒng)理論 粒子濾波

【摘要】：隨著風電并網(wǎng)容量的迅猛增長,對風電高度不確定性和間歇特性的準確估計與實時分析成為了風電入網(wǎng)迫切需要解決的難題。該文以信息物理融合系統(tǒng)為支撐,利用其多源信息感知與融合的特點,以隨機Burgers方程為基礎(chǔ),建立了描述近地風場動態(tài)特性及其風電轉(zhuǎn)換過程的隨機系統(tǒng)模型。利用粒子濾波算法,實現(xiàn)了大規(guī)模風電場發(fā)電功率波動性的提前τ步估計與隨機特性分析。最后,利用一個30風機風電場算例說明了算法的有效性。
【作者單位】： 智能網(wǎng)絡與網(wǎng)絡安全教育部重點實驗室(西安交通大學);內(nèi)蒙古水利水電勘測設計院;北方聯(lián)合電力有限公司興安熱電公司;
【關(guān)鍵詞】： 信息物理融合系統(tǒng) 風電 隨機系統(tǒng)理論 粒子濾波
【基金】：國家自然科學基金項目(61221063,U1301254,61304212,61174146)~~
【分類號】：TM614
【正文快照】： 0引言隨著風電在電網(wǎng)中所占比例的顯著提高,風能電源的高度不確定性與電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行之間的矛盾日益顯著。如何準確估計風電入網(wǎng)功率,實現(xiàn)其動態(tài)隨機特性的分析,為電網(wǎng)的調(diào)峰及消納決策提供依據(jù),是風電入網(wǎng)需要解決的首要問題。目前,針對風電入網(wǎng)功率不確定性的研究大都集中

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 劉士榮;李松峰;寧康紅;周嘯波;榮延澤;;基于極端學習機的光伏發(fā)電功率短期預測[J];控制工程;2013年03期

2 ;科技文摘[J];中學物理教學參考;1994年08期

3 王麗婕;廖曉鐘;高陽;高爽;;風電場發(fā)電功率的建模和預測研究綜述[J];電力系統(tǒng)保護與控制;2009年13期

4 田麗;鄧閱;;聯(lián)合條件下風力發(fā)電風速預測[J];安徽工程大學學報;2012年03期

5 盧靜;翟海青;劉純;王曉蓉;;光伏發(fā)電功率預測統(tǒng)計方法研究[J];華東電力;2010年04期

6 徐星;張虹;樂海洪;徐敏;;采用氣象信息的神經(jīng)網(wǎng)絡應用于短期風力發(fā)電功率預測[J];南昌大學學報(工科版);2011年01期

7 阿碧;;身背核電站移民外星[J];發(fā)明與創(chuàng)新(綜合科技);2011年11期

8 許昌;李e，

本文編號：828801