本文選題：空間相關(guān)性　切入點(diǎn)：風(fēng)速　出處：《電力系統(tǒng)自動化》2014年14期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：由于風(fēng)電具有很強(qiáng)的隨機(jī)性和波動性,因此大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)會對電力系統(tǒng)的運(yùn)行和穩(wěn)定性造成很大的影響。如何準(zhǔn)確預(yù)測區(qū)域風(fēng)電場的功率已經(jīng)成為當(dāng)今電力系統(tǒng)亟待解決的研究課題�，F(xiàn)有的風(fēng)電功率預(yù)測方法未考慮空間相關(guān)因素,預(yù)測體系有待進(jìn)一步完善。基于空間相關(guān)性的風(fēng)電功率預(yù)測是一種考慮了本地信息和空間相關(guān)信息的綜合預(yù)測方法。文中給出了基于空間相關(guān)性的風(fēng)電功率預(yù)測的定義、概念和基本特點(diǎn),分別從統(tǒng)計模型、物理模型、空間降尺度過程和空間升尺度過程4個方面詳細(xì)闡述了基于空間相關(guān)性的風(fēng)電功率預(yù)測的實現(xiàn)方法,并對空間相關(guān)性在風(fēng)電功率預(yù)測方面應(yīng)用的最新國內(nèi)外研究進(jìn)展作了系統(tǒng)的分析評述。最后,針對該領(lǐng)域尚存在的問題與不足,總結(jié)了今后的發(fā)展方向和需要進(jìn)一步探索的研究內(nèi)容。
[Abstract]:Because of the strong randomness and volatility of wind power, Therefore, large-scale wind power grid connection will have a great impact on the operation and stability of power system. How to accurately predict the power of regional wind farms has become an urgent research topic in today's power system. Spatial correlation was not taken into account in the rate prediction method. The prediction system needs to be further improved. The wind power prediction based on spatial correlation is a comprehensive forecasting method which takes into account local information and spatial correlation information. In this paper, the definition of wind power prediction based on spatial correlation is given. The concept and basic characteristics of wind power prediction based on spatial correlation are described in detail from four aspects: statistical model, physical model, spatial downscaling process and spatial scaling process. The latest domestic and international research progress in the application of spatial correlation in wind power prediction is systematically analyzed and reviewed. Finally, the problems and shortcomings in this field are pointed out. The future development direction and further research contents are summarized.
【作者單位】： 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51077126,51174290)~~
【分類號】：TM614

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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6 張忠偉;王維慶;王海云;姚秀萍;常喜強(qiáng);;基于WindPro數(shù)據(jù)修正及風(fēng)電場風(fēng)速預(yù)測研究[J];四川電力技術(shù);2016年06期

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【二級參考文獻(xiàn)】

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4 武小梅;白銀明;文福拴;;基于RBF神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電功率短期預(yù)測[J];電力系統(tǒng)保護(hù)與控制;2011年15期

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6 馮雙磊;王偉勝;劉純;戴慧珠;;基于物理原理的風(fēng)電場短期風(fēng)速預(yù)測研究[J];太陽能學(xué)報;2011年05期

7 茆美琴;周松林;蘇建徽;;基于脊波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期風(fēng)電功率預(yù)測[J];電力系統(tǒng)自動化;2011年07期

8 孫榮富;張濤;梁吉;;電網(wǎng)接納風(fēng)電能力的評估及應(yīng)用[J];電力系統(tǒng)自動化;2011年04期

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【相似文獻(xiàn)】

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3 胡揚(yáng)宇;李冬梅;付紅軍;徐友平;;華中電網(wǎng)一起功率波動事件振蕩機(jī)理研究[J];華中電力;2010年05期

4 張劍云;李明節(jié);周濟(jì);趙紅光;李瑩;李志祥;;三峽巨型電站異常功率波動仿真與試驗研究[J];中國電機(jī)工程學(xué)報;2012年16期

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7 黃亞峰;穆鋼;劉嘉;嚴(yán)干貴;李龍;王e，

本文編號：1587199