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基于频繁模式挖掘的风电爬坡事件统计特性建模及预测
被引量：
12
1
作者
屈尹鹏
徐箭
+3 位作者
姜尚光
柳玉
孙元章
柯德平
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2021年第1期36-43,共8页
风电爬坡事件的统计特性建模和精准预测有利于电网的安全稳定运行。文中首先通过参数分辨率自适应算法对大型历史风电数据库进行爬坡事件检测,得到风电爬坡事件的历史学习集。对该学习集进行数据挖掘,建立了单个爬坡事件的起点、终点、...
风电爬坡事件的统计特性建模和精准预测有利于电网的安全稳定运行。文中首先通过参数分辨率自适应算法对大型历史风电数据库进行爬坡事件检测,得到风电爬坡事件的历史学习集。对该学习集进行数据挖掘,建立了单个爬坡事件的起点、终点、持续时间以及爬坡间隔的多属性联合统计特性模型,并得到爬坡事件的基本模式。通过关联规则算法建立了多个相邻爬坡事件之间的自相关性统计特性模型。在此基础上,提出了爬坡事件序列预测算法的基本概念和模型。算例结果表明,所提算法能够更为直观地描述爬坡事件的统计特性,且基于事件序列的预测算法能够较好地进行日前的爬坡预测。
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关键词
风电爬坡事件
多属性联合统计特性
频繁模式
自相关性
爬坡预测
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职称材料
题名
基于频繁模式挖掘的风电爬坡事件统计特性建模及预测
被引量：
12
1
作者
屈尹鹏
徐箭
姜尚光
柳玉
孙元章
柯德平
机构
武汉大学电气与自动化学院
国家电网公司华北分部
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2021年第1期36-43,共8页
基金
国家电网公司科技项目(基于数据驱动的大规模风电波动特性建模与功率预测方法研究,520101180052)。
文摘
风电爬坡事件的统计特性建模和精准预测有利于电网的安全稳定运行。文中首先通过参数分辨率自适应算法对大型历史风电数据库进行爬坡事件检测,得到风电爬坡事件的历史学习集。对该学习集进行数据挖掘,建立了单个爬坡事件的起点、终点、持续时间以及爬坡间隔的多属性联合统计特性模型,并得到爬坡事件的基本模式。通过关联规则算法建立了多个相邻爬坡事件之间的自相关性统计特性模型。在此基础上,提出了爬坡事件序列预测算法的基本概念和模型。算例结果表明,所提算法能够更为直观地描述爬坡事件的统计特性,且基于事件序列的预测算法能够较好地进行日前的爬坡预测。
关键词
风电爬坡事件
多属性联合统计特性
频繁模式
自相关性
爬坡预测
Keywords
wind power ramp event
multi-attribute joint statistical characteristic
frequent pattern
autocorrelation
ramp forecasting
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于频繁模式挖掘的风电爬坡事件统计特性建模及预测
屈尹鹏
徐箭
姜尚光
柳玉
孙元章
柯德平
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2021
12
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