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用于提升风电场短期功率预测准确率的储能系统出力控制策略
被引量：
3
1
作者
李娜
白恺
+3 位作者
柳玉
王开让
巩宇
董建明
《储能科学与技术》
CAS
CSCD
2018年第1期100-107,共8页
目前对于储能系统应用于平抑新能源发电的波动性、移峰填谷等场景的控制策略已有文献研究,但对于风功率预测准确率影响风电场效益的机制下储能系统应用的可行性尚未见研究。本文提出了一种以减小风电场短期功率预测偏差为目标的储能系...
目前对于储能系统应用于平抑新能源发电的波动性、移峰填谷等场景的控制策略已有文献研究,但对于风功率预测准确率影响风电场效益的机制下储能系统应用的可行性尚未见研究。本文提出了一种以减小风电场短期功率预测偏差为目标的储能系统出力控制策略,控制策略以风电场实时出力数据(秒级)为数据源,采用线性外推加以移动平均优化的方法预测下一时刻风电场出力,通过比较风电场短期功率预测值与实时预测值,计算储能系统期望出力,并根据储能系统不同SOC区间内的出力能力进行约束,输出储能系统出力指令,最后进行了仿真验证。结果表明,本文提出的储能系统出力控制策略,能够使风电场通过配置储能系统,减少短期功率预测准确度考核,对风电场的精益化运行具有指导意义。
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关键词
储能系统
风电场短期功率预测
准确率
荷电状态(SOC)
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职称材料
基于BP神经网络的风电场短期功率预测
被引量：
1
2
作者
所丽
唐巍
《农业技术与装备》
2013年第8期4-6,共3页
风力发电具有绿色环保、资源丰富和容易开发等优势,但其间歇性和随机性的缺点对电力系统的安全、稳定运行,以及电能质量产生的影响却限制了风电的发展,而风电场功率短期预测是解决该问题的有效途径之一。负荷预测的精度与历史数据的准...
风力发电具有绿色环保、资源丰富和容易开发等优势,但其间歇性和随机性的缺点对电力系统的安全、稳定运行,以及电能质量产生的影响却限制了风电的发展,而风电场功率短期预测是解决该问题的有效途径之一。负荷预测的精度与历史数据的准确性直接相关,提出将历史数据的处理分为失真数据查找和空缺数据补全两部分来处理的思想,并将负荷预测中的回归分析应用到数据处理中,提高了历史数据的准确性。在建立BP神经网络模型时,利用SPSS中的相关性分析和经验公式,确定输入层神经元和隐层神经元的范围,经多次试验后确定BP神经网络模型,并对某风电场的短期功率进行预测。结果表明,该方法精度较高,为电力调度部门提供了很好的依据,同时也为提高电网中风电装机比例提供了一种有效的途径。
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关键词
风电场短期功率预测
数据处理
回归分析BP神经网络
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职称材料
三种主流风电场功率预测算法适应性对比研究
被引量：
7
3
作者
张慧玲
高小力
+2 位作者
刘永前
阎洁
韩爽
《现代电力》
北大核心
2015年第6期7-13,共7页
风电的间歇性和波动性给风电功率预测带来了较大难度,而地形和气象上的复杂性使单一功率预测算法很难适应不同的风电场。以3种主流风电功率预测算法为研究对象进行比较研究,分别是遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)、径向基函数神经网络(...
风电的间歇性和波动性给风电功率预测带来了较大难度,而地形和气象上的复杂性使单一功率预测算法很难适应不同的风电场。以3种主流风电功率预测算法为研究对象进行比较研究,分别是遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)、径向基函数神经网络(RBF)和支持向量机(SVM),帮助研究人员针对不同风电场的地形和气候特征选择最适合的预测模型,从而提高短期功率预测精度。以中国地形和气候特征不同的3个风电场为例,从预测精度、计算效率、模型适应性3个角度对比分析3种模型在不同气候、不同地形条件下的适应性。结果表明,RBF和SVM预测效果整体优于GA-BP模型,但在不同季节、不同地形条件下3种模型各具优势,以月份为单位建立功率预测模型,可以提高短期功率预测精度。
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关键词
风电场短期功率预测
适应性
GA-BP神经网络
RBF神经网络
支持向量机
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职称材料
题名
用于提升风电场短期功率预测准确率的储能系统出力控制策略
被引量：
3
1
作者
李娜
白恺
柳玉
王开让
巩宇
董建明
机构
国家电网公司风光储联合发电运行技术实验室
国网冀北电力有限公司电力科学研究院
出处
《储能科学与技术》
CAS
CSCD
2018年第1期100-107,共8页
基金
国家电网公司科技项目(52018K16005V)
文摘
目前对于储能系统应用于平抑新能源发电的波动性、移峰填谷等场景的控制策略已有文献研究,但对于风功率预测准确率影响风电场效益的机制下储能系统应用的可行性尚未见研究。本文提出了一种以减小风电场短期功率预测偏差为目标的储能系统出力控制策略,控制策略以风电场实时出力数据(秒级)为数据源,采用线性外推加以移动平均优化的方法预测下一时刻风电场出力,通过比较风电场短期功率预测值与实时预测值,计算储能系统期望出力,并根据储能系统不同SOC区间内的出力能力进行约束,输出储能系统出力指令,最后进行了仿真验证。结果表明,本文提出的储能系统出力控制策略,能够使风电场通过配置储能系统,减少短期功率预测准确度考核,对风电场的精益化运行具有指导意义。
关键词
储能系统
风电场短期功率预测
准确率
荷电状态(SOC)
Keywords
energy storage system
short term wind power forecasting
accuracy rate
state of charge（ SOC）
分类号
TM72 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于BP神经网络的风电场短期功率预测
被引量：
1
2
作者
所丽
唐巍
机构
中国农业大学
出处
《农业技术与装备》
2013年第8期4-6,共3页
文摘
风力发电具有绿色环保、资源丰富和容易开发等优势,但其间歇性和随机性的缺点对电力系统的安全、稳定运行,以及电能质量产生的影响却限制了风电的发展,而风电场功率短期预测是解决该问题的有效途径之一。负荷预测的精度与历史数据的准确性直接相关,提出将历史数据的处理分为失真数据查找和空缺数据补全两部分来处理的思想,并将负荷预测中的回归分析应用到数据处理中,提高了历史数据的准确性。在建立BP神经网络模型时,利用SPSS中的相关性分析和经验公式,确定输入层神经元和隐层神经元的范围,经多次试验后确定BP神经网络模型,并对某风电场的短期功率进行预测。结果表明,该方法精度较高,为电力调度部门提供了很好的依据,同时也为提高电网中风电装机比例提供了一种有效的途径。
关键词
风电场短期功率预测
数据处理
回归分析BP神经网络
分类号
S161.7 [农业科学—农业气象学]
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职称材料
题名
三种主流风电场功率预测算法适应性对比研究
被引量：
7
3
作者
张慧玲
高小力
刘永前
阎洁
韩爽
机构
国网宁夏电力公司
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
2015年第6期7-13,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51206051)
国家电网公司科技项目
文摘
风电的间歇性和波动性给风电功率预测带来了较大难度,而地形和气象上的复杂性使单一功率预测算法很难适应不同的风电场。以3种主流风电功率预测算法为研究对象进行比较研究,分别是遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)、径向基函数神经网络(RBF)和支持向量机(SVM),帮助研究人员针对不同风电场的地形和气候特征选择最适合的预测模型,从而提高短期功率预测精度。以中国地形和气候特征不同的3个风电场为例,从预测精度、计算效率、模型适应性3个角度对比分析3种模型在不同气候、不同地形条件下的适应性。结果表明,RBF和SVM预测效果整体优于GA-BP模型,但在不同季节、不同地形条件下3种模型各具优势,以月份为单位建立功率预测模型,可以提高短期功率预测精度。
关键词
风电场短期功率预测
适应性
GA-BP神经网络
RBF神经网络
支持向量机
Keywords
short-term wind power prediction
adaptability
GA-BP neural network
RBF neural network
support vector machines
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
用于提升风电场短期功率预测准确率的储能系统出力控制策略
李娜
白恺
柳玉
王开让
巩宇
董建明
《储能科学与技术》
CAS
CSCD
2018
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于BP神经网络的风电场短期功率预测
所丽
唐巍
《农业技术与装备》
2013
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
三种主流风电场功率预测算法适应性对比研究
张慧玲
高小力
刘永前
阎洁
韩爽
《现代电力》
北大核心
2015
7
在线阅读
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职称材料
已选择
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