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题名风电并网关键技术:风电的直接概率预测(英文)
被引量：7
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作者
许昭
万灿
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机构
香港理工大学电机工程系
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出处
《南方电网技术》
2013年第5期1-8,共8页
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文摘
风电是一种重要的可再生能源,但风电具有的高波动性和随机性使其大规模并网运行面临各种困难和挑战。准确的风电功率预测是减少风电并网风险的关键技术之一。由于风电功率时间序列的高度波动性,传统的基于点预测方法无法提供可靠的风电功率预测结果。基于概率区间的风力发电预测技术能够同时量化预测误差和相关概率,从而降低由于预测误差带来的各种风险,可以更有效地支持电力系统应对各种不确定性和风险。首先总结风电功率预测技术的最新发展,然后提出了一个基于超级学习机和进化计算的方法直接生成风电预测区间。相较于已有的方法,所提出的算法优点在于能够直接通过一次性优化过程产生预测区间,从而在保证高有效性的前提下简化了模型和计算量,避免了传统方法中包含的误差数据分析等高计算量的步骤。通过丹麦实际风电场数据对所提出的方进行了各种测试,结果表明该方法能够高效和准确地提供风电功率概率预测区间。
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关键词
风电
概率区间预测
超级学习机
进化计算
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Keywords
wind power
probabilistic interval forecast
extreme learning machine
evolutionary computation
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分类号
TM406
[电气工程—电器]
TM402
[电气工程—电器]
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