非迭代与分时段最优的风电功率短期预测

• 作者: 卢继平 张奋强 梁沛 钟璐
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 风电功率 短期预测 非迭代 分时段最优
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 低碳电力技术
• 页码范围: 2766-2771
• 页数: 6页
• 分类号: TM71
• 字数: 4346字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2015.10.013

摘要

风电功率短期预测模型多数以数值天气预报信息(numerical weather prediction,NWP)为输入,然而NWP数据存在一定的局限性.且以历史统计数据为输入时,误差会随预测提前时间的增大而急剧增加,因此常应用于超短期预测.为此提出了一种非迭代-分时段最优预测模型,首先以历史数据为输入,采用非迭代方式预测未来24 h的风电功率.然后找出分别使各个预测时段误差最小的最优输入个数,并求得基于历史风速数据和历史功率数据2种模型的分时段最优权重.实验证明,非迭代-分时段最优模型有效地消除了累积误差增大了预测范围,大大提高了各个时段的预测精度.与其他预测模型相比,该模型数据来源方便、结构简单、预测精度高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钟璐		3	46	3.0	3.0