短期风电功率

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基于在线高斯过程回归的短期风电功率概率预测被引量：5
《电力系统自动化》2024年第11期197-207,共11页王耀健 顾洁 温洪林 金之俭 
上海市科委科研计划资助项目(18DZ1100303)。
预测未来几个小时的风电出力对于电力系统的安全经济运行以及风电参与电力市场至关重要。由于风电功率序列具有强随机性与非平稳性,需要对其不确定性进行刻画建模。同时,考虑到机组设备老化、叶片污染及风电场环境变化等因素会影响风电...
关键词：风电功率预测 概率预测 时变参数 高斯过程 在线学习 不确定性估计 
基于组合模态分解和深度学习的短期风电功率区间预测被引量：8
《电力系统自动化》2023年第17期110-117,共8页肖白 张博 王辛玮 高宁远 
国家重点研发计划资助项目(2017YFB0902205);吉林省产业创新专项基金资助项目(2019C058-7)。
风电功率预测对含风电的电力系统经济调度十分重要。针对点预测难以描述风电功率不确定性的问题,提出一种基于组合模态分解和深度学习的短期风电功率区间预测方法。首先,利用改进自适应噪声完备集合经验模态分解将原始风电功率序列分解...
关键词：风电功率预测 长短期记忆 深度学习 区间预测 经验模态分解 核密度估计 
基于纵向联邦学习的短期风电功率协同预测方法被引量：5
《电力系统自动化》2023年第16期44-53,共10页赵寒亭 张耀 霍巍 王建学 吴峰 张衡 
国家自然科学基金资助项目(51907151);陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2023-JC-QN-0391)。
由于风力资源具有时空相关性,使用邻近场站的相关数据可以提高待预测场站的预测精度。然而不同场站通常分属不同发电集团,由于商业竞争和数据安全考量,彼此难以获得对方的隐私数据。针对上述问题,首先,提出了基于改进k近邻算法的岭回归...
关键词：风电预测 岭回归 K近邻算法 梯度下降 纵向联邦学习 分布式优化 
基于改进气象聚类分型的短期风电功率概率预测方法被引量：19
《电力系统自动化》2022年第15期56-65,共10页吴浩天 孙荣富 廖思阳 柯德平 徐箭 徐海翔 
国家电网公司科技项目(5700-202014195A-0-0-00)。
精准的风电功率预测是对以新能源为主体的新型电力系统安全高效运行的重要支撑。针对现有预测方法未充分考虑不同气象条件下风电出力特性差异的问题,提出基于改进秃鹰搜索-最大期望算法的高斯混合模型(IBES-EM-GMM)聚类与气象分型的风...
关键词：风电 概率预测 气象聚类分型 秃鹰搜索算法 高斯混合模型聚类 Cornish-Fisher级数展开 
基于改进梯度提升算法的短期风电功率概率预测被引量：13
《电力系统自动化》2022年第16期198-206,共9页庞传军 尚学伟 张波 余建明 
国家电网公司科技项目(5700-202055368A-0-0-00)。
随着风电大规模接入电网,风电功率概率预测的需求愈加迫切。为了实现短期风电功率概率分布预测,提出了一种基于改进梯度提升算法的短期风电功率概率预测方法。首先,分析了梯度提升算法应用于短期风电功率概率预测存在的问题。其次,利用...
关键词：风电功率预测 费希尔信息 梯度提升算法 自然梯度 机器学习 
基于时序混合密度网络的超短期风电功率概率预测被引量：10
《电力系统自动化》2022年第14期93-100,共8页董骁翀 孙英云 蒲天骄 王新迎 李烨 
国家重点研发计划资助项目(2020YFB0905900);国家自然科学基金资助项目(51777065)。
风电概率预测能够为新型电力系统安全运行提供关键的边界条件。提高预测精度是风电概率预测研究的关键问题,并且提高隐式模型的可解释性有益于人工智能模型的推广应用。因此,文中提出了时序混合密度网络,提取风电时序数据的局部矩信息...
关键词：风电功率 概率预测 混合密度网络 时序卷积网络 最大似然估计 可解释性 
基于运行数据的短期风电功率预测误差互补特性探析被引量：11
《电力系统自动化》2021年第21期215-223,共9页孙亚南 黄越辉 孙谊媊 常喜强 李湃 
国家重点研发计划资助项目(2017YFB0902200);国家电网公司科技项目(5228001700CW)。
随着风电装机容量的不断增加,风电场、风电场集群功率预测误差对调度运行的影响越来越大。当前风电预测误差特性研究主要针对单个风电场,无法满足当前电网调度运行需求。基于此,文中首先统计分析了大量风电场的分布特性,总结了不同规模...
关键词：风电场 集群 预测误差 调度运行 
基于数据驱动和深度学习的超短期风电功率预测被引量：37
《电力系统自动化》2021年第14期22-29,共8页苗长新 李昊 王霞 韩丽 马也 李衡 
国家自然科学基金资助项目(61703404)。
从多源、多维、多模态的风电数据中挖掘风能、风电的因果关联,以及多风电场间的时空关联,是提高风电功率预测精度的有效途径。文中提出了一种基于数据驱动的混合深度学习模型。首先,在数据预处理环节,将风电场满功率输出、风速溢出的场...
关键词：数据驱动 深度学习 风电功率预测 时空关联 多尺度卷积 
基于数值天气预报风速和蒙特卡洛法的短期风电功率区间预测被引量：41
《电力系统自动化》2021年第5期79-85,共7页杨茂 董昊 
国家重点研发计划资助项目(2018YFB0904200)。
随着风电在现代电网的渗透率越来越高,电力系统优化运行对风电功率区间预测的可靠性提出了更高要求。现有的风电功率区间预测通常针对历史数据整体的误差,或者基于不同的出力水平进行分类误差建模,难以反映预测模型对于不同风况下的适...
关键词：层次聚类 经验分布 蒙特卡洛法 短期风电功率区间预测 
考虑气象特征与波动过程关联的短期风电功率组合预测被引量：32
《电力系统自动化》2021年第4期54-62,共9页叶林 赵金龙 路朋 裴铭 陈梅 王勃 车建峰 
国家重点研发计划资助项目(2018YFB0904200);国家电网有限公司科技项目(SGLNDKOOKJJS1800266)。
为解决短期风电功率预测关键气象因素提取难、天气波动过程与功率波动过程匹配性差的问题,提出了一种考虑气象特征与波动过程关联的短期风电功率组合预测方法。首先,通过最大相关-最小冗余原则得到数值天气预报的气象特征因素来划分天...
关键词：短期风电功率预测 气象特征因素 天气波动过程 波动过程关联 组合预测 
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