基于模糊序优化的风功率概率模型非参数核密度估计方法

发布时间：2017-06-20 09:13

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【摘要】：风功率概率分布模型的研究对于风电场规划以及运行都具有重要意义。提出了一种基于模糊序优化的风功率概率密度模型非参数核密度估计方法。该方法利用风电运行数据样本构建风功率概率密度的非参数核密度估计模型;然后建立用于模型带宽选择的多目标优化模型;最后利用模糊序优化对带宽优化模型进行求解。实际算例结果表明,所提建模方法完全由样本数据驱动,不需要对概率密度模型进行先验主观假设,因而具有更高的建模精度和更强的适用性。
【作者单位】： 新能源微电网湖北省协同创新中心(三峡大学);武汉大学电气工程学院;荆州供电局;
【关键词】： 序优化 隶属度函数 非参数核密度估计 概率密度 风电
【基金】：国家自然科学基金项目(51207113)~~
【分类号】：TM614
【正文快照】： 0引言近年来我国风电产业迅猛发展[1-4],风电总装机容量在电网中所占比例不断升高,风电并网[5]、规划[6]的相关问题也日益引起人们的重视。风电场设计规范[7]将风电场给定(一般为95%~99%)概率可能下的最大风电出力定义为风电场的有效容量,并作为风电并网规划计算的重要参考。

【参考文献】

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本文编号：465134