按时序特征优化模型后在线选配的超短期风电预测

发布时间：2017-09-29 01:15

  本文关键词：按时序特征优化模型后在线选配的超短期风电预测

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【摘要】：讨论超短期风电功率预测(USTWPP)模型的适用性。提出的USTWPP方法,从历史数据的风电功率时间序列(WPTS)中筛选特征量,选择门限值,并将短窗口内的WPTS划分为不同形态的子集,以及一个囊括所有不具有排他性分类特征的"非形态子集"。然后在离线环境下,分别按对应的训练样本优化各子集专用的预测模型及参数。在线应用时,将当前时刻前一个短窗口的WPTS与各子集的分类判据比对,以归入上述子集之一,然后调用相应的预测模型完成USTWPP。最后,以实际算例验证了该方法的有效性。
【作者单位】： 南京理工大学自动化学院;南瑞集团公司(国网电力科学研究院);浙江大学电气工程学院;文莱科技大学电机与电子工程系;南方电网科学研究院;The
【关键词】： 风电预测 时间序列特征 序列趋势分类 离线优化 在线匹配
【基金】：国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2013CB228204) 澳大利亚ARC项目(DP120101345) 中英合作研究项目(NSFC-513111025-2013,EPSRC-EP/L001063/1) 国家电网公司科技项目~~
【分类号】：TM614
【正文快照】： 3.浙江大学电气工程学院,浙江省杭州市310027;4.文莱科技大学电机与电子工程系,文莱斯里巴加湾BS8675;5.南方电网科学研究院,广东省广州市510080;6.The University of Sydney,NSW 2006,澳大利亚;7.The University of Western Australia,Perth,澳大利亚;8.Queen’s University

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：939138