基于小波变换和支持向量机的风电功率爬坡事件识别与预测

发布时间：2017-06-22 04:08

  本文关键词：基于小波变换和支持向量机的风电功率爬坡事件识别与预测，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着风电场规模的增大,风电功率爬坡事件给电网带来的影响越来越显著,提高爬坡事件识别与预测精度对电网安全经济运行具有重要意义。阐述了爬坡事件的定义,提出了基于小波变换(WT)的风电功率爬坡事件识别方法,建立了风电功率爬坡事件的WT-SVM预测模型。以某风电场的实测风电功率数据为例,进行不同时段的识别与预测。结果表明,基于WT的方法可以快速准确地识别风电功率爬坡事件及其特征值,WT-SVM爬坡事件预测模型可以提高风电功率爬坡事件预测准确度。
【作者单位】： 东北电力大学电气工程学院;
【关键词】： 风电功率 爬坡事件 小波变换 支持向量机 识别预测
【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(51307017) 吉林省科技发展计划项目(20140520129JH) 吉林省产业技术研究与开发专项项目(2014Y124)
【分类号】：TM614
【正文快照】： 风能具有强波动特性和随机性[1],随着风电接入电网的容量日益增大,风电功率爬坡事件对电力系统的影响也越来越大。爬坡事件具有小概率高风险特性,短时间内的大幅度功率变化给电网的稳定运行带来很大挑战[2-5]。目前,国内外关于爬坡事件的研究还比较少,文献[6]总结了多种爬坡事

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