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基于爬坡特征与改进PRAA的深远海风电功率短期预测研究
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作者 黄冬梅 张佳慧 +2 位作者 时帅 宋巍 杜伟安 《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期187-198,共12页
深远海海域情况复杂,海面风速极易受海洋中尺度事件影响。所造成的异常数据点和Bump事件将导致爬坡检测准确率下降,影响深远海风电功率短期预测精度。因此,提出了一种同时考虑爬坡事件以及深远海气象因素的深远海风电功率短期预测方法... 深远海海域情况复杂,海面风速极易受海洋中尺度事件影响。所造成的异常数据点和Bump事件将导致爬坡检测准确率下降,影响深远海风电功率短期预测精度。因此,提出了一种同时考虑爬坡事件以及深远海气象因素的深远海风电功率短期预测方法。首先,设计基于状态标记和滑动窗口改进的参数和分辨率自适应算法(parameter and resolution adaptive algorithm,PRAA)实现爬坡事件检测并完成特征量提取;其次,分析深远海风速、风向及温度等多因素关联关系,扩充深远海气象因素特征样本维度,并通过主成分分析法(principal component analysis,PCA)深度挖掘潜在特征;最后,基于某海上风电场的实测数据,采用考虑爬坡和深远海气象因素的轻量梯度提升机(light gradient boosting machine,LightGBM)算法完成深远海风电功率的短期预测,仿真结果验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 深远海风电 风电功率爬坡事件 PRAA 爬坡特征量 风电功率短期预测
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考虑风电功率爬坡的功率预测—校正模型 被引量：20
2
作者 叶林 路朋 +4 位作者 滕景竹 翟丙旭 吴林林 蓝海波 仲悟之 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期49-58,共10页
随着大规模风电接入电力系统,风电功率爬坡事件对电网的安全稳定运行带来一定的影响。研究爬坡事件发生时的功率预测已越来越迫切。基于极限学习机理论,提出了一种考虑风电功率爬坡事件的超短期功率预测和校正模型。首先,利用最优旋转... 随着大规模风电接入电力系统,风电功率爬坡事件对电网的安全稳定运行带来一定的影响。研究爬坡事件发生时的功率预测已越来越迫切。基于极限学习机理论,提出了一种考虑风电功率爬坡事件的超短期功率预测和校正模型。首先,利用最优旋转门算法对当前爬坡事件进行识别,提取爬坡事件特征值,建立模糊C均值聚类模型以得到同类数据,在此基础上,采用极限学习机算法对上述数据进行训练、预测,通过元组向量时间扭曲法在历史风电功率预测爬坡事件库中寻找与当前风电功率预测结果相似的爬坡事件,得到功率预测历史相似爬坡事件。最后,利用功率预测历史匹配值与实际值之间的特征值误差,对风电功率预测结果进行修正。算例表明,所提方法可准确识别风电功率爬坡事件、有效提高风电功率超短期预测精度。 展开更多
关键词 风电功率爬坡事件 最优旋转门算法 极限学习机 风电功率预测
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