基于多位置NWP与主成分分析的风电功率短期预测

发布时间：2017-09-16 15:07

  本文关键词：基于多位置NWP与主成分分析的风电功率短期预测

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【摘要】：数值天气预报(NWP)信息对风电功率短期预测模型的准确性起着重要作用。考虑风电场周围多个位置的NWP信息,提出聚类分析与主成分分析相结合的方法对风力发电功率短期预测进行研究。通过聚类分析提取历史数据中与预测日NWP最相近的样本,然后用主成分分析法对样本日信息进行处理,获得更加准确反映风电场特性的参数。通过对依兰风电场的发电功率进行预测,证实了该方法的有效性,其准确度比基于单位置NWP的预测模型提高了4.65%。
【作者单位】： 北京信息科技大学电气工程系;北京理工大学自动化学院;
【关键词】： 风电功率预测 数值天气预报 多位置 主成分分析 聚类分析
【基金】：北京市教委科技计划面上项目(KM201511232007)资助
【分类号】：TM614
【正文快照】： o引言 随着风力发电技术的不断发展,櫝单机容_模在^f n S量带来不利影响。如果目旨对风速岕电力庿仃较 准确的预测,可大幅降低电网旋转备用容量,从而有 发电系统成本,并为电网运行调度提供可风电功率预测按照预测的时间长度可分为超短*预测和短期预测。超短期预测主要使用风

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本文编号：863770