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大规模海上风电输电与并网关键技术研究综述被引量：278
《中国电机工程学报》2016年第14期3758-3770,共13页迟永宁 梁伟 张占奎 李琰 靳双龙 蔡旭 胡君慧 赵生校 田炜 
国家863高技术基金项目(2013AA050601)~~
风力发电是可再生能源利用领域中技术最成熟,最具商业化发展潜力的发电方式之一。由于海上具有风资源丰富的特点,且目前全世界海上风电开发工程应用的需求迫切,大规模海上风电的输电与并网问题成为风电发展和研究的热点方向。文中对大...
关键词：海上风电 功率传输 海上变电站 风电功率预测 集群控制 
风电输出功率预测技术研究综述被引量：22
《计算机科学与探索》2022年第12期2653-2677,共25页武煜昊 王永生 徐昊 陈振 张哲 关世杰 
内蒙古自治区自然科学基金(2021LHMS06001);内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZY21321);内蒙古自治区科技重大专项项目(2020GG0094)。
风电具有的波动性、间歇性等特点对并网造成一定程度的影响,提前进行风电功率预测是解决上述问题的一个重要途径。但传感器传输、网络通信等不可控因素的存在,导致采集到用于风电功率预测的数据存在异常值和缺失值,因此在进行风电功率...
关键词：深度学习 风电功率预测 异常值检测 缺失值插补 时间序列数据 
基于时空注意力卷积模型的超短期风电功率预测被引量：1
《电网技术》2024年第5期2064-2073,I0068,I0069-I0071,共14页吕云龙 胡琴 熊俊杰 龙敦华 
国网江西省电力有限公司科技项目(521820220007)。
随着风电利用率的不断提高,风电输出功率的准确预测对电力系统的调度和稳定运行具有重要意义。然而,风力发电的随机性和波动性容易影响功率预测结果的准确性。该文提出一种基于时空相关性的风电功率预测方法,由时空注意力模块和时空卷...
关键词：风电功率预测 时空相关性 图神经网络 时空注意力模块 时空卷积模块 
考虑预报风速与功率曲线因素的风电功率预测不确定性估计被引量：32
《电网技术》2014年第2期463-468,共6页王勃 冯双磊 刘纯 
国家863高技术基金项目(2011AA05A101)~~
对影响风电功率预测不确定性的数值天气预报风速与风电机组功率曲线进行分析。分别从时间和风速水平角度对预报风速的不确定性进行了定量评估,提出了2种风速预报的综合不确定性评估模型;分析了风机理论功率曲线、实际运行功率曲线的不...
关键词：风电功率预测 不确定性估计 数值天气预报 功率曲线 
计及邻近风电场信息与CNN-BiLSTM的短期风电功率预测被引量：10
《南方电网技术》2023年第2期47-56,共10页杨子民 彭小圣 熊予涵 魏沛杰 段睿钦 周彬彬 
中国南方电网有限责任公司科技项目(YNKJXM20210100);国家重点研发计划资助项目(2022YFB2403000)。
高精度的短期风电功率预测对保障电力系统安全至关重要,因此提出了一种计及邻近风电场信息与CNNBiLSTM的短期风电功率预测方法,在深度学习预测建模环节除了采用目标风电场的NWP作为输入特征,还引入了邻近风电场的高相关特征。首先综合...
关键词：风电功率预测 邻近风电场 神经网络 新能源 新型电力系统 CNN-BiLSTM 
基于CNN-LSTM-lightGBM组合的超短期风电功率预测方法被引量：18
《科学技术与工程》2022年第36期16067-16074,共8页王愈轩 刘尔佳 黄永章 
中央高校基本科研业务费专项基金(2019QN117);国家电网公司科技项目(SGJSDK00JLXT7118041)。
近年来,风电装机规模逐年增加,风电数据采集量呈现规模化增长,面对海量多维、强波动的风电数据,风电功率预测精度仍面临一定的挑战。为提高风电功率预测精度,提出了基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)-长短期记忆网络...
关键词：卷积神经网络(CNN) 长短期记忆网络(LSTM) 梯度提升学习(lightGBM) 组合模型 风电功率预测 
考虑风电场功率爬坡的超短期组合预测被引量：21
《东北电力大学学报》2022年第1期63-70,共8页杨茂 于欣楠 
国家重点研发计划项目促进可再生能源清纳的风电光伏发电功率预测技术及应用(2018YFB0904200)资助。
随着大规模风力发电接入电力系统,准确的风电场功率预测对于整个电力系统的安全稳定运行均意义重大.而风电功率爬坡事件则是产生风电功率预测误差的重要原因,尤其是当风速数据变化较快时,所引发的功率爬坡会导致预测误差较大.因此研究...
关键词：风电爬坡事件 极限学习机 数值天气预报 风电功率预测 
基于相似时段和PCA-ELM的超短期风电功率预测被引量：1
《兵工自动化》2022年第11期32-36,53,共6页王磊 马磊娟 
河南省2020年科技发展计划(202102210134);河南省高等学校青年骨干教师培养计划(2019GZGG098、2018GGJS229)。
为提高风电场输出功率的预测精度,提出一种采用相似时段选取原则和基于主成分分析(principal component analysis,PCA)与多层自编码极限学习机(multi-layer auto encoder extreme learning machine,ML-AE-ELM)组合算法(PCA-ELM)的预测...
关键词：风电功率预测 相似时段 主成分分析 多层自编码极限学习机 
基于风速云模型相似日的短期风电功率预测方法被引量：34
《电力系统自动化》2018年第6期53-59,共7页阎洁 许成志 刘永前 韩爽 李莉 
国家重点研发计划资助项目(2016YFB0900100);国家自然科学基金青年科学基金资助项目(51707063);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2017MS024)~~
风电功率预测是解决风电不确定性影响的重要基础和必要手段,高比例风电并网条件下对每个时刻点的预测精度要求都将更为严格。训练样本是影响预测精度的关键因素之一,但由于实际天气系统的复杂多样性和类属模糊性,定向选择与调度时段内...
关键词：风电功率预测 风速云模型 相似日 训练样本 样本定向选取 
基于GMM和LightGBM的电力交易辅助决策系统的研究
《自动化应用》2023年第24期58-64,共7页孙浩 王赫韬 付巍 高蛟 李贵昌 李丞涵 
针对传统算法处理复杂风电数据时对数据挖掘不充分的问题,本文提出了一种基于高斯混合模型(GMM)、岭回归算法和轻梯度提升机(LightGBM)相结合的超短期风力发电功率预测算法。该算法通过GMM进行聚类,再由岭回归算法初步预测聚类后的每簇...
关键词：高斯混合模型 岭回归 轻梯度提升机 风电功率预测 
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