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基于Bayes判别准则的风电场等值误差阈值最小风险量化方法
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作者 朱乾龙 金小强 +3 位作者 王绪利 苏凡亚 邓天白 陶骏 《中国电力》 北大核心 2025年第4期98-106,共9页
等值误差阈值是平衡风电场模型数学复杂度与仿真速度的基石,可推动风电场等值模型的标准化进程。世界主要风电大国在量化风电模型误差阈值方面的出发点和侧重点不同,误差阈值的形式及指标尚未统一。为此,从理论层面提出一种基于Bayes判... 等值误差阈值是平衡风电场模型数学复杂度与仿真速度的基石,可推动风电场等值模型的标准化进程。世界主要风电大国在量化风电模型误差阈值方面的出发点和侧重点不同,误差阈值的形式及指标尚未统一。为此,从理论层面提出一种基于Bayes判别准则的风电场等值误差阈值最小风险量化方法。首先,以等值误差的时间分布特性为切入点,量化不同时段内风电场等值模型的欧几里得误差,进而通过核密度估计拟合上述误差的概率密度分布。然后,使用实时加权先验概率算法获取风电场模型有效的先验概率,并计及模型有效性漏判和误判给电力系统带来的不同损失,基于Bayes判别准则建立面向最小风险的风电场等值误差阈值量化模型。最后,以某实际风电场算例进行分析,验证了所提方法的可行性,与国内外误差阈值相比,所提方法可更加快速、准确地判定风电场等值模型的有效性。 展开更多
关键词 风电场等值误差 阈值量化 Bayes判别准则 先验概率 判别损失比
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