發(fā)布時間：2018-06-13 18:24

  本文選題：風(fēng)電場 + 風(fēng)電　； 參考：《電力自動化設(shè)備》2014年05期

【摘要】：提出一種新的縱向時間序列分析法,基于實測歷史數(shù)據(jù),統(tǒng)計365 d或更長天數(shù)內(nèi)每天同一時刻的風(fēng)電出力,得到96個不同時刻的概率分布結(jié)果,并通過函數(shù)擬合歸納出由分段函數(shù)表達的風(fēng)電出力概率特征,在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)對風(fēng)功率預(yù)測值的預(yù)評估。算例分析表明,經(jīng)該方法得到的各時刻概率分布分段函數(shù)對不同年份數(shù)據(jù)有較好的適用效果,對不同置信水平下的預(yù)測值預(yù)評估效果較好,進一步說明縱向時刻概率分布特性是風(fēng)電出力的固有屬性。
[Abstract]:A new longitudinal time series analysis method is proposed. Based on the measured historical data, the wind power output at the same time in 365 days or longer days is counted, and the probability distribution results at 96 different times are obtained. The probability characteristics of wind power output expressed by piecewise function are summed up by function fitting, and on this basis, the pre-evaluation of wind power prediction value is realized. The analysis of examples shows that the piecewise function of probability distribution obtained by this method has a good effect on the data of different years, and it has a better effect on the pre-evaluation of the predicted values under different confidence levels. It is further explained that the characteristic of probability distribution at longitudinal moment is the inherent attribute of wind power output.
【作者單位】： 山東大學(xué)電網(wǎng)智能化調(diào)度與控制教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51177091,51307101) 國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)資助項目(2011AA05A-101) 山東省自然科學(xué)基金資助項目(ZR2010EM055) 山東省優(yōu)秀中青年科學(xué)家科研獎勵基金計劃資助項目(BS2013NJ011)~~
【分類號】：TM614

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2014978