基于时序长记忆模型的风电场短期功率预测

发布时间：2017-07-07 06:00

  本文关键词：基于时序长记忆模型的风电场短期功率预测

  更多相关文章： 风电功率预测 EM算法 时间序列分析法 修正R/S分析法 ARFIMA模型

【摘要】：随着风电的飞速发展,风电场接入电网的规模日益扩大,随之而来的是对风电功率预测准确性要求的提高,准确的风电功率预测可以更好地利用风能资源,减小风电并网对电网的不利影响。为了提高风电预测的精度,采用最大期望算法(expectation maximization algorithm,EM算法)对风电场功率历史数据进行处理,填补缺失值,替换错误数据,然后采用修正重标极差分析法即修正R/S分析方法分析数据的长记忆性,采用时间序列ARFIMA模型,然后根据预测时刻之前的功率数据,通过贝叶斯统计推断对模型参数进行估计,生成预测模型方程,进而对风电场输出功率进行预测。
【作者单位】： 华北电力大学电气与电子工程学院;国网宁夏电力公司;
【关键词】： 风电功率预测 EM算法 时间序列分析法 修正R/S分析法 ARFIMA模型
【分类号】：TM614
【正文快照】： 准确的风电场功率预测有利于电网调度合理地安排调度计划并更有效利用风电资源,提高风电发电上网小时数,有利于电网的安全稳定运行,减轻风电对整个电网的冲击,并且有利于正确制定电能交换计划、减少运行备用容量从而提高了运行的经济性[1,2]。风速预测方法有物理预测方法[3]、

【参考文献】

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本文编号：529000