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基于波动信息优选及切换输入机制的短期延长期风电集群功率预测
1
作者
杨茂
鞠超毅
+1 位作者
张薇
苏欣
《太阳能学报》
北大核心
2025年第3期546-558,共13页
在风电功率预测领域,现有短期时间尺度研究和应用的预见期最长为7d,缺乏对8~15d短期延长期时间尺度下的预测研究。针对上述问题,提出基于天气过程挖掘和切换机制的8~15d短期延长期预测框架,着重对未来出力水平进行预测,将历史选择分为...
在风电功率预测领域,现有短期时间尺度研究和应用的预见期最长为7d,缺乏对8~15d短期延长期时间尺度下的预测研究。针对上述问题,提出基于天气过程挖掘和切换机制的8~15d短期延长期预测框架,着重对未来出力水平进行预测,将历史选择分为波动性优先历史选择和稳定性优先历史选择,在波动性优先历史选择效果较差时,利用稳定性优先历史选择进行误差平衡。所提框架在甘肃省某风电集群进行验证,结果表明,所提框架均方根误差在8~15d所有时间尺度下平均降低0.84%~1.45%,在未来数值天气预报(NWP)可用性匮乏的情况下实现了8~15d预测,有效提高短期延长期预测的可靠性。
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关键词
风电功率
预测
切换机制
优选
短期
短期延长期
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职称材料
题名
基于波动信息优选及切换输入机制的短期延长期风电集群功率预测
1
作者
杨茂
鞠超毅
张薇
苏欣
机构
现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室(东北电力大学)
出处
《太阳能学报》
北大核心
2025年第3期546-558,共13页
基金
国家重点研发计划项目(2022YFB2403000)。
文摘
在风电功率预测领域,现有短期时间尺度研究和应用的预见期最长为7d,缺乏对8~15d短期延长期时间尺度下的预测研究。针对上述问题,提出基于天气过程挖掘和切换机制的8~15d短期延长期预测框架,着重对未来出力水平进行预测,将历史选择分为波动性优先历史选择和稳定性优先历史选择,在波动性优先历史选择效果较差时,利用稳定性优先历史选择进行误差平衡。所提框架在甘肃省某风电集群进行验证,结果表明,所提框架均方根误差在8~15d所有时间尺度下平均降低0.84%~1.45%,在未来数值天气预报(NWP)可用性匮乏的情况下实现了8~15d预测,有效提高短期延长期预测的可靠性。
关键词
风电功率
预测
切换机制
优选
短期
短期延长期
Keywords
wind power
forecasting
switching
optimization
short-term
short-term extension
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于波动信息优选及切换输入机制的短期延长期风电集群功率预测
杨茂
鞠超毅
张薇
苏欣
《太阳能学报》
北大核心
2025
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