本文選題：短期風電功率預測 + 聯(lián)合概率密度預測��； 參考：《電力系統(tǒng)自動化》2014年19期

【摘要】：提出一種多風電場短期輸出功率的聯(lián)合概率密度預測方法。首先利用支持向量機對每座風電場的輸出功率進行單點值預測,對預測誤差建立稀疏貝葉斯學習模型進行誤差的概率密度預測,得到單一風電場輸出功率的邊際概率密度函數(shù)預測結(jié)果;對多風場輸出功率預測誤差特性進行統(tǒng)計分析,發(fā)現(xiàn)同一區(qū)域內(nèi),風電場輸出功率預測誤差之間存在線性時空關聯(lián)特性,進而運用動態(tài)條件相關回歸模型求得相關系數(shù)矩陣,定量描述多風電場短期輸出功率預測誤差之間的動態(tài)時空相關關系;最后,綜合單一風電場輸出功率邊際概率密度預測結(jié)果和相關系數(shù)矩陣得到多風電場輸出功率的聯(lián)合概率密度函數(shù),并借助多元隨機變量抽樣技術形成包含動態(tài)時空關聯(lián)特性的多維場景。通過實例分析,表明了所提出方法的有效性。
[Abstract]:A joint probability density prediction method for short-term output power of multi-wind farms is proposed. Firstly, support vector machine is used to predict the output power of each wind farm, and the probability density of the error is predicted by establishing a sparse Bayesian learning model. The prediction results of the marginal probability density function of the output power of a single wind farm are obtained, and the prediction error characteristics of the output power of the multi-wind field are statistically analyzed, and it is found that in the same region, The linear time-space correlation exists between the prediction errors of wind farm output power, and then the correlation coefficient matrix is obtained by using the dynamic conditional correlation regression model, and the dynamic space-time correlation relationship between the prediction errors of the short-term output power of multi-wind farm is quantitatively described. Finally, combining the prediction results of the marginal probability density of the output power of a single wind farm and the correlation coefficient matrix, the joint probability density function of the output power of the multi-wind farm is obtained. The multi-dimensional scene with dynamic time-space connection is formed by multi-variable sampling technique. The effectiveness of the proposed method is demonstrated by an example.
【作者單位】： 電網(wǎng)智能化調(diào)度與控制教育部重點實驗室(山東大學);國網(wǎng)山東省電力公司電力科學研究院;
【基金】：國家重點基礎研究發(fā)展計劃(973計劃)資助項目(2013CB228205) 國家自然科學基金資助項目(51007047,51077087) 山東省自然科學基金資助項目(ZR2010EQ035)~~
【分類號】：TM614

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本文編號：1946284