| 基于Copula-SVM的短期风电功率场景预测方法 |
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| 引用本文： | 王聪,高得莲,赵轩. 基于Copula-SVM的短期风电功率场景预测方法[J]. 电源技术, 2016, 0(5): 1084-1086. DOI: 10.3969/j.issn.1002-087X.2016.05.044 |
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| 作者姓名： | 王聪 高得莲 赵轩 |
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| 作者单位： | 1. 北京华联电力工程监理公司,北京,100000;2. 国网冀北电力有限公司物资分公司,北京,100000 |
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| 摘 要： | ![]()
风电场输出功率具有随机性、间歇性以及可控性弱等特点,提高风电功率预测精度对含有大规模并网风电的电力系统安全经济运行具有重要意义。基于支持向量机(SVM)建立短期风电功率的均值预测模型,利用Copula函数对多时段风电功率的预测误差进行相依性建模,结合风电功率的预测均值和预测误差相依性结构,形成短期风电功率场景集合,可以直接用于机组组合等决策过程中。基于某实际风电场进行仿真分析,结果表明,考虑预测误差相依结构的场景集合能够包含风电功率实际值曲线,显示了方法的有效性。
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| 关 键 词： | 风电预测 支持向量机 Copula函数 相依结构 场景预测 |
Copula-SVM based short-term wind power scenarios forecast method |
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| Abstract: | ![]()
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| Keywords: | wind power forecast support vector machine Copula function scenario forecast |
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