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1.
基于非参数回归模型的短期风电功率预测   总被引:5,自引:5,他引:3  
随着风电接入规模的增加,风电功率预测日益重要.非参数估计方法是模型估计和预测的典型方法之一,在国内短期风电功率预测中尚无应用.文中将非参数回归技术应用于短期风电功率预测,包括风电功率点预测和风电功率概率区间预测.首先,基于非参数回归模型,建立风速与风电功率之间的转换模型,得到风电功率的点预测值;其次,基于经验分布模型与非参数回归技术,建立风电功率预测误差的概率分布函数,得到风电功率预测值的概率区间.以内蒙古某风电场为例,验证了将非参数回归技术应用于风电功率预测的有效性.  相似文献
2.
变压器油中溶解气体浓度是评估油浸式变压器绝缘状态的重要依据。变压器油中溶解气体浓度的时间序列数据具有随机振荡性,往往不能准确把握溶解气体浓度的发展趋势,因此应用缓冲算子首先对原始数据进行弱化处理,减少其随机性。现有溶解气体浓度预测模型仅实现了点预测,为此采用最小二乘支持向量机与区间参数估计理论建立了溶解气体浓度的区间预测模型,确定未来溶解气体浓度在一定置信度下的变化区间。算例结果验证了该模型的有效性。  相似文献
3.
受自然条件的影响,风电功率预测的精度依然较低。在大规模风电基地联网运行的场景下,直接利用风电功率预测信息进行风电调度决策,会给电力系统的安全运行带来风险。储能系统具有对功率和能量的时间迁移能力,能够有效应对风电功率预测误差,确保电网的安全运行。然而,在目前的技术经济水平下,储能系统造价昂贵,利用储能系统提高风电的调度入网规模是否可行,需要从经济性角度进行系统评估。该文提出利用储能减小风电调度风险的“源?网协调”调度方法,构建了储能系统经济性评估模型,分不同的概率区间预测场景评估了利用储能系统提高风电接纳规模的可行性,研究结果能够为利用储能系统提高风电调度入网容量提供决策依据。  相似文献
4.
为应对风电场出力波动及电网故障给安全约束优化潮流带来的问题,在优化潮流中考虑校正控制,选择输电线路N-1故障及多风电场出力波动的组合作为电网运行的预想事件,在风电功率区间预测基础上得出相应置信水平的风电场出力上下限,并采用极限场景以代替风电功率预测误差的多种情况,通过基于关键输电断面的预想事件筛选以及主问题和多重子问题划分,经交替迭代求解最后可得到满足正常状态经济性及预想事件下安全约束的发电计划。IEEE 30节点系统的仿真结果验证了该方法的有效性。  相似文献
5.
建立了考虑风电出力和负荷不确定性的电力系统有功优化潮流模型。针对传统经验值法确定的系统所需旋转备用容量适应性较差的不足,文中在对风电出力和负荷需求进行区间预测的基础上,采用极限场景理论确定系统的正负旋转备用以协调风电出力和负荷的随机性。针对现有爬坡率约束只考虑单时段机组调节的缺点,为避免系统在风电出力和负荷出现陡峭波动时,机组调节量超过限值,加入多时段耦合约束以平衡系统风电出力和负荷的波动性。最后通过一种改进的粒子群算法对模型求解,并以含风电场的IEEE 30节点系统为算例验证所提模型的正确性与有效性。  相似文献
6.
风电是一种重要的可再生能源,但风电具有的高波动性和随机性使其大规模并网运行面临各种困难和挑战。准确的风电功率预测是减少风电并网风险的关键技术之一。由于风电功率时间序列的高度波动性,传统的基于点预测方法无法提供可靠的风电功率预测结果。基于概率区间的风力发电预测技术能够同时量化预测误差和相关概率,从而降低由于预测误差带来的各种风险,可以更有效地支持电力系统应对各种不确定性和风险。首先总结风电功率预测技术的最新发展,然后提出了一个基于超级学习机和进化计算的方法直接生成风电预测区间。相较于已有的方法,所提出的算法优点在于能够直接通过一次性优化过程产生预测区间,从而在保证高有效性的前提下简化了模型和计算量,避免了传统方法中包含的误差数据分析等高计算量的步骤。通过丹麦实际风电场数据对所提出的方进行了各种测试,结果表明该方法能够高效和准确地提供风电功率概率预测区间。  相似文献
7.
吴定会  刘稳 《继电器》2017,45(24):71-83
针对风力机桨距系统故障导致的桨距角输出变化的问题,在建立风力机桨距系统线性参数变化(Linear Parameter Vary, LPV)模型的基础上,提出了基于区间预测方法的故障诊断方法。首先,以液油含量为调度变量,将风力机桨距系统非线性模型转化为LPV模型,使模型更加精确。其次,考虑到模型不确定性描述的边界问题,引入区间预测算法,根据桨距角输出是否处于区间预测输出上下限内判断故障发生与否。最后,将所提出的算法在风力机系统中进行仿真。仿真结果表明,所提出的算法能够很好地估计出桨距执行器故障,提高了故障诊断的鲁棒性。  相似文献
8.
现有的风速预测方法大多是确定性的点预测,无法描述风速的随机性。针对该问题,建立基于变分模态分解(VMD)和蝙蝠算法-相关向量机(BA-RVM)的短期风速区间预测模型。对原始风速序列进行变分模态分解获得多个子序列;采用样本熵(SE)算法对子序列进行重组得到3类具有典型特性的分量;对各分量采用相关向量机算法分别建立预测模型。为进一步提高预测精度、缩小区间范围,引入蝙蝠算法(BA)对预测模型进行参数优化。将各分量的预测结果进行叠加求和得到一定置信水平下总体的区间预测结果。实际算例结果表明,与现有方法相比,所提区间预测方法的预测精度和区间覆盖率更高,区间宽度更窄。  相似文献
9.
根据电力负荷预测中重视负荷成因和区间预测的指导思想,结合传统预测方法的优点,以灰色理论为基础,运用灰色GM(1,N)模型,分别将三个产业的GDP与用电量结合进行预测,并修正模型系数。同时结合二产GDP高、中、低三个水平进行区间预测。结果证明结合影响因素的预测效果较好,预测区间范围合理,可作为中长期负荷预测工具之一。  相似文献
10.
当今开放式电力市场是一个基于竟价拍卖形式的市场,市场清算价格(market clearing price-MCP)主要受变化的供需平衡、市场参与者的竞价策略以及电力企业已经签订的双边买卖合同等因素影响,现有的价格预测技术只集中在如何提高价格预测准确度上,而忽视了对预测本身不确定性的度量;其中ARMA-GARCH价格预测模型的前提是假设预测误差符合正态分布,而实际电力市场价格非线性波动使得正态分布的假设完全不成立.针对这一现象,将不依赖任何分布假设的Bootstrap技术应用于基于ARMA-GARCH模型的电力市场清算价格区间预测,并对澳大利亚电力市场的真实数据进行分析评测,精度高,可靠性好.  相似文献
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