本文關(guān)鍵詞：基于多位置NWP與主成分分析的風(fēng)電功率短期預(yù)測(cè)

  更多相關(guān)文章： 風(fēng)電功率預(yù)測(cè) 數(shù)值天氣預(yù)報(bào) 多位置 主成分分析 聚類分析

【摘要】：數(shù)值天氣預(yù)報(bào)(NWP)信息對(duì)風(fēng)電功率短期預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性起著重要作用。考慮風(fēng)電場(chǎng)周圍多個(gè)位置的NWP信息,提出聚類分析與主成分分析相結(jié)合的方法對(duì)風(fēng)力發(fā)電功率短期預(yù)測(cè)進(jìn)行研究。通過聚類分析提取歷史數(shù)據(jù)中與預(yù)測(cè)日NWP最相近的樣本,然后用主成分分析法對(duì)樣本日信息進(jìn)行處理,獲得更加準(zhǔn)確反映風(fēng)電場(chǎng)特性的參數(shù)。通過對(duì)依蘭風(fēng)電場(chǎng)的發(fā)電功率進(jìn)行預(yù)測(cè),證實(shí)了該方法的有效性,其準(zhǔn)確度比基于單位置NWP的預(yù)測(cè)模型提高了4.65%。
【作者單位】： 北京信息科技大學(xué)電氣工程系;北京理工大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 風(fēng)電功率預(yù)測(cè) 數(shù)值天氣預(yù)報(bào) 多位置 主成分分析 聚類分析
【基金】：北京市教委科技計(jì)劃面上項(xiàng)目(KM201511232007)資助
【分類號(hào)】：TM614
【正文快照】： o引言 隨著風(fēng)力發(fā)電技術(shù)的不斷發(fā)展,櫝單機(jī)容_模在^f n S量帶來不利影響。如果目旨對(duì)風(fēng)速岕電力庿仃較 準(zhǔn)確的預(yù)測(cè),可大幅降低電網(wǎng)旋轉(zhuǎn)備用容量,從而有 發(fā)電系統(tǒng)成本,并為電網(wǎng)運(yùn)行調(diào)度提供可風(fēng)電功率預(yù)測(cè)按照預(yù)測(cè)的時(shí)間長(zhǎng)度可分為超短*預(yù)測(cè)和短期預(yù)測(cè)。超短期預(yù)測(cè)主要使用風(fēng)

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本文編號(hào)：863770