风电功率波动特性的混合Logistic分布模型

发布时间：2018-09-07 15:49

【摘要】：自然界中风固有的波动性直接影响风电功率的准确预测。因此,如何定量描述风电功率的波动性是解决该问题的关键。文中提出一种混合Logistic分布模型来定量描述风电功率的波动变化率,采用改进K均值聚类算法来确定模型参数。从不同采样间隔分布特性以及时间窗分布特性分析该模型性能,并将该分布模型与单一分布模型Normal分布、Logistic分布以及混合高斯分布等模型进行对比,通过利用吉林省某风电场的实测数据仿真实验,比较其评价指标,验证了该文提出模型的有效性。
[Abstract]:The inherent volatility of stroke in nature directly affects the accurate prediction of wind power. Therefore, how to quantitatively describe the volatility of wind power is the key to solve this problem. In this paper, a mixed Logistic distribution model is proposed to quantitatively describe the fluctuation rate of wind power. The improved K-means clustering algorithm is used to determine the parameters of the model. The performance of the model is analyzed according to the distribution characteristics of different sampling intervals and time windows. The distribution model is compared with the single distribution model Normal distribution logistic distribution and mixed Gao Si distribution. The effectiveness of the proposed model is verified by comparing the evaluation index with the simulation experiment of a wind farm in Jilin province.
【作者单位】： 东北电力大学电气工程学院;绥化学院电气工程学院;国网山东省济阳县供电公司;
【基金】：国家重点基础研究发展计划项目(973计划)(2013CB228201) 国家自然科学基金项目(51307017) 吉林省产业技术与专项开发项目(2014Y124) 吉林省科技发展计划(20140520129JH)~~
【分类号】：TM614

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2228703