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| 按时序特征优化模型后在线选配的超短期风电预测 | |
| 引用本文： | 郁琛,薛禹胜,文福拴,董朝阳,K. P. WONG,Kang LI.按时序特征优化模型后在线选配的超短期风电预测[J].电力系统自动化,2015,39(8):5-11. |
| 作者姓名： | 郁琛 薛禹胜 文福拴 董朝阳 K. P. WONG Kang LI |
| 作者单位： | 1. 南京理工大学自动化学院，江苏省南京市 210094; 南瑞集团公司 国网电力科学研究院，江苏省南京市 211106 2. 南瑞集团公司 国网电力科学研究院,江苏省南京市,211106 3. 浙江大学电气工程学院，浙江省杭州市 310027; 文莱科技大学电机与电子工程系，文莱斯里巴加湾 BS8675 4. 南方电网科学研究院，广东省广州市 510080; The University of Sydney，NSW 2006，澳大利亚 5. The University of Western Australia，Perth，澳大利亚 6. Queen’s University Belfast，BT9 5AH，Northern Ireland，英国 |
| 基金项目： | 国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2013CB228204);澳大利亚ARC项目(DP120101345);中英合作研究项目(NSFC-513111025-2013,EPSRC-EP/L001063/1);国家电网公司科技项目 |
| 摘 要： | 讨论超短期风电功率预测(USTWPP)模型的适用性。提出的USTWPP方法,从历史数据的风电功率时间序列(WPTS)中筛选特征量,选择门限值,并将短窗口内的WPTS划分为不同形态的子集,以及一个囊括所有不具有排他性分类特征的"非形态子集"。然后在离线环境下,分别按对应的训练样本优化各子集专用的预测模型及参数。在线应用时,将当前时刻前一个短窗口的WPTS与各子集的分类判据比对,以归入上述子集之一,然后调用相应的预测模型完成USTWPP。最后,以实际算例验证了该方法的有效性。 |
| 关 键 词： | 风电预测 时间序列特征 序列趋势分类 离线优化 在线匹配 |
| 收稿时间： | 2014/12/30 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2015/2/26 0:00:00 |
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