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摘要:
针对光伏发电有功功率预测准确率低的问题,提出了基于马尔科夫修正的小波神经网络光伏发电有功功率预测算法。将历史数据分为晴朗、多云等天气类型,分别进行训练,建立网络模型,再根据预测日天气预报采用不同的网络模型预测。光伏的大规模并网将会对电力系统的有功平衡造成很大的扰动,调度部门借助光伏发电有功功率的准确预测进而对自动发电控制进行超前控制可以有效降低频率的波动,减轻自动发电控制机组的调节压力。实际算例对算法进行了验证,并仿真了有功扰动下的频率恢复特性,表明了基于光伏发电有功功率预测的自动发电控制超前控制方法的有效性。
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文献信息
篇名 光伏发电有功功率预测及其在电网频率控制中的应用
来源期刊 电力系统保护与控制 学科 工学
关键词 光伏发电 小波神经网络 马尔科夫链 自动发电控制
年,卷(期) 2013,(20) 所属期刊栏目 应用研究
研究方向 页码范围 125-129
页数 5页 分类号 TM619
字数 3023字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈世慧 21 99 6.0 9.0
2 阮大兵 1 32 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
光伏发电
小波神经网络
马尔科夫链
自动发电控制
研究起点
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期刊影响力
电力系统保护与控制
半月刊
1674-3415
41-1401/TM
大16开
河南省许昌市许继大道1706号
36-135
1973
chi
出版文献量(篇)
11393
总下载数(次)
13
总被引数(次)
201041
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