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基于压缩感知的短期风电功率预测相似数据分析方法

论文摘要

准确及时的短期风电功率预测对包含大规模风电的电力系统运行调度、检修计划、备用安排有着重要意义。引入温度、风速、风向及其各自的最大变化范围等对风电功率影响较大的因素作为风电模式特征,利用其时段周期性,提出一种基于压缩感知的相似数据分析方法,用以为预测模型提取历史基础数据。文中提出的基于压缩感知的相似数据分析方法以风电模式特征为数据类别,预测目标时间段数据为原始信息,利用时段周期性历史样本数据构造冗余字典,通过匹配追踪,求得观测值作为相似数据。实验结果表明,相对于一般的相似数据分析方法,本方法提取的相似数据更为切合实际情况,进而可以提高短期风电功率预测的精度,为风电场运行和调度提供更优的数据参考。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 风电功率模式特征选取
  • 2 基于压缩感知的时段周期性风电功率相似数据的分析
  • 3 实验结果与分析
  • 4 结束语

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 杜凯,王鹤,綦雪松

    关键词: 风电功率预测,相似数据,压缩感知

    来源: 电测与仪表 2019年12期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 电力工业

    单位: 东北电力大学电气工程学院,国网吉林供电公司

    基金: 国家电网公司科技发展计划项目(KY-SD-2016-204-JLDKY)

    分类号: TM614

    DOI: 10.19753/j.issn1001-1390.2019.012.016

    页码: 98-103

    总页数: 6

    文件大小: 1012K

    下载量: 105

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/15c44e61a4511c649d990f81.html