风力发电机组出力组合区间预测算法

发布时间：2017-09-02 19:01

  本文关键词：风力发电机组出力组合区间预测算法

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【摘要】：论述风电机组出力的准确预测对含大规模风电场电力系统的经济、安全运行具有重要意义,提出基于模糊信息粒化-最小二乘支持向量机和混沌时间序列的出力组合区间预测方法.首先用最大-最小贴进度的方法建立风速组合区间预测模型,然后在风速区间预测的基础上,通过风速与出力之间的关系-功率曲线,得到风电机组出力在未来时刻的变化区间.对提出的预测模型,使用甘肃酒泉某风电场和美国Wisconsin州Butler ridge风电场的现场实测数据进行测试验证,结果表明通过该预测模型得到的风电机组出力变化区间具有较高的精度和置信水平.
【作者单位】： 兰州理工大学电气工程与信息工程学院;
【关键词】： 模糊信息粒化 最小二乘支持向量机 混沌时间序列 出力区间预测
【基金】：国家自然科学基金(51267012,51467009) 甘肃省自然科学基金(1308RJZA245,1310RJYA079) 2015年度甘肃省先进控制重点实验室开放项目(XJK201507)
【分类号】：TM315
【正文快照】： 由于化石能源大量消耗引起的环境问题日益严重,以及社会发展对能源的需求量大幅增加,使得各国对具有可再生、清洁特点的风能的开发越来越重视[1].但是,由于受自然因素的制约,风电机组出力具有随机性和间歇性的特点,从而给风电并网后的电力系统运行、电能质量等带来严重的影响.

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 LI Li;LIU Yong-qian;YANG Yong-ping;HAN Shuang;WANG Yi-mei;;A physical approach of the short-term wind power prediction based on CFD pre-calculated flow fields[J];Journal of Hydrodynamics;2013年01期

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 张晓明;王芳;金玉雪;刘晓洋;;基于灰关联和灵敏度的BP网络隐含层结构优化[J];计算机测量与控制;2014年09期

2 刘永前;王一妹;韩爽;李莉;;基于CFD流场预计算的风电功率预测误差分布研究[J];现代电力;2014年05期

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 王一妹;基于CFD流场预计算的复杂地形风电场功率预测方法研究[D];华北电力大学;2014年

【二级参考文献】

中国期刊全文数据库 前5条

1 ;NUMERICAL MODEL FOR FLOW THROUGH SUBMERGED VEGETATION REGIONS IN A SHALLOW LAKE[J];Journal of Hydrodynamics;2011年02期

2 刘永前;韩爽;杨勇平;高辉;;提前三小时风电机组出力组合预报研究[J];太阳能学报;2007年08期

3 范高锋;王伟胜;刘纯;戴慧珠;;基于人工神经网络的风电功率预测[J];中国电机工程学报;2008年34期

4 王丽婕;冬雷;廖晓钟;高阳;;基于小波分析的风电场短期发电功率预测[J];中国电机工程学报;2009年28期

5 冯双磊;王伟胜;刘纯;戴慧珠;;风电场功率预测物理方法研究[J];中国电机工程学报;2010年02期

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本文编号：780295