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题名非迭代与分时段最优的风电功率短期预测
被引量：7
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作者
梁沛
卢继平
钟璐
张奋强
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机构
输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学)
国网重庆市电力公司江北供电分公司
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出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2015年第10期2766-2771,共6页
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文摘
风电功率短期预测模型多数以数值天气预报信息(numerical weather prediction,NWP)为输入,然而NWP数据存在一定的局限性。且以历史统计数据为输入时,误差会随预测提前时间的增大而急剧增加,因此常应用于超短期预测。为此提出了一种非迭代–分时段最优预测模型,首先以历史数据为输入,采用非迭代方式预测未来24 h的风电功率。然后找出分别使各个预测时段误差最小的最优输入个数,并求得基于历史风速数据和历史功率数据2种模型的分时段最优权重。实验证明,非迭代-分时段最优模型有效地消除了累积误差增大了预测范围,大大提高了各个时段的预测精度。与其他预测模型相比,该模型数据来源方便、结构简单、预测精度高。
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关键词
风电功率
短期预测
非迭代
分时段最优
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Keywords
wind power
short-term forecasting
non-iterative
divided period optimization
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分类号
TM71
[电气工程—电力系统及自动化]
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