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基于HS-Clustering的风电场机组分组功率预测
被引量：
4
1
作者
高小力
张智博
+1 位作者
田启明
刘永前
《现代电力》
北大核心
2017年第3期12-18,共7页
为了寻求风电场功率预测精度和计算效率二者的平衡,提出了一种基于霍普金斯统计量与聚类算法(HSClustering)的风电场机组分组功率预测方法,该方法将霍普金斯统计量与聚类算法的优势有效结合,采用霍普金斯统计量确定场内机组分组个数,通...
为了寻求风电场功率预测精度和计算效率二者的平衡,提出了一种基于霍普金斯统计量与聚类算法(HSClustering)的风电场机组分组功率预测方法,该方法将霍普金斯统计量与聚类算法的优势有效结合,采用霍普金斯统计量确定场内机组分组个数,通过聚类算法识别不同机组的相似性将风电场分成不同的机组群,然后对每组机群分别建立功率预测模型,从而叠加得到整场输出功率;另外以实测风速、实测功率及二者组合作为机组分组模型输入,分析其对预测精度的影响程度。实例分析表明基于HSClustering的分组预测方法可以显著提高预测精度,同时保证较高的计算效率;风速是影响分组效果的主要因素,对于某些分组模型,功率又可以作为风速的重要补充。
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关键词
机组分组个数
功率预测
霍普金斯统计量
聚类算法
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职称材料
应用曲线分群预测的电动汽车充电设施规划方法
被引量：
5
2
作者
张禄
孙舟
+4 位作者
王伟贤
李香龙
周杨
黄其进
陈雁
《现代电力》
北大核心
2018年第4期21-26,共6页
针对电动汽车公共充电设施的建设规划问题,以充电设施的建设数量满足电动汽车的充电需求为目标,建立电动汽车充电需求预测模型。采用基于充电电量曲线聚类的分群预测方法,应用霍普金斯统计量评估曲线聚类趋势,结合肘方法(elbow method)...
针对电动汽车公共充电设施的建设规划问题,以充电设施的建设数量满足电动汽车的充电需求为目标,建立电动汽车充电需求预测模型。采用基于充电电量曲线聚类的分群预测方法,应用霍普金斯统计量评估曲线聚类趋势,结合肘方法(elbow method)来选择合理的聚类数;考察各类典型充电电量曲线趋势和扰动方面的特征并选取适用的预测算法(Holt-Winters指数平滑、ARIMA模型),有效提高了电动汽车充电需求预测的准确性。采用某市15个行政区县的电动汽车充电数据进行实例分析,分析结果表明,利用此模型对电动汽车公用充电设施的充电需求进行预测,准确量化公共充电设施的建设规模,提高了公共充电设施投放的针对性。
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关键词
电动汽车
充电需求
曲线聚类
霍普金斯统计量
Holt-Winters指数平滑
ARIMA模型
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职称材料
题名
基于HS-Clustering的风电场机组分组功率预测
被引量：
4
1
作者
高小力
张智博
田启明
刘永前
机构
中国电力工程顾问集团西北电力设计院有限公司
新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)
出处
《现代电力》
北大核心
2017年第3期12-18,共7页
文摘
为了寻求风电场功率预测精度和计算效率二者的平衡,提出了一种基于霍普金斯统计量与聚类算法(HSClustering)的风电场机组分组功率预测方法,该方法将霍普金斯统计量与聚类算法的优势有效结合,采用霍普金斯统计量确定场内机组分组个数,通过聚类算法识别不同机组的相似性将风电场分成不同的机组群,然后对每组机群分别建立功率预测模型,从而叠加得到整场输出功率;另外以实测风速、实测功率及二者组合作为机组分组模型输入,分析其对预测精度的影响程度。实例分析表明基于HSClustering的分组预测方法可以显著提高预测精度,同时保证较高的计算效率;风速是影响分组效果的主要因素,对于某些分组模型,功率又可以作为风速的重要补充。
关键词
机组分组个数
功率预测
霍普金斯统计量
聚类算法
Keywords
cluster number
wind power forecasting
Hop-kins statistics
clustering methods
分类号
TK89 [动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
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职称材料
题名
应用曲线分群预测的电动汽车充电设施规划方法
被引量：
5
2
作者
张禄
孙舟
王伟贤
李香龙
周杨
黄其进
陈雁
机构
国网北京市电力公司电力科学研究院
北京中电普华信息技术有限公司
出处
《现代电力》
北大核心
2018年第4期21-26,共6页
基金
国家电网公司科技项目(52020116000J)
文摘
针对电动汽车公共充电设施的建设规划问题,以充电设施的建设数量满足电动汽车的充电需求为目标,建立电动汽车充电需求预测模型。采用基于充电电量曲线聚类的分群预测方法,应用霍普金斯统计量评估曲线聚类趋势,结合肘方法(elbow method)来选择合理的聚类数;考察各类典型充电电量曲线趋势和扰动方面的特征并选取适用的预测算法(Holt-Winters指数平滑、ARIMA模型),有效提高了电动汽车充电需求预测的准确性。采用某市15个行政区县的电动汽车充电数据进行实例分析,分析结果表明,利用此模型对电动汽车公用充电设施的充电需求进行预测,准确量化公共充电设施的建设规模,提高了公共充电设施投放的针对性。
关键词
电动汽车
充电需求
曲线聚类
霍普金斯统计量
Holt-Winters指数平滑
ARIMA模型
Keywords
electric vehicle
charging demand
curves cluste-ring
Hopkins statistic
Holt-Winters exponential smoot-hing
ARIMA model
分类号
TM91 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于HS-Clustering的风电场机组分组功率预测
高小力
张智博
田启明
刘永前
《现代电力》
北大核心
2017
4
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职称材料
2
应用曲线分群预测的电动汽车充电设施规划方法
张禄
孙舟
王伟贤
李香龙
周杨
黄其进
陈雁
《现代电力》
北大核心
2018
5
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职称材料
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