基于相似性修正的风电功率爬坡事件预测方法

• 作者: 查晓明 欧阳庭辉 熊一 秦亮 黄鹤鸣
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 风电功率爬坡预测 多变量模型 支持向量回归机 相似爬坡事件
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 智能电网
• 页码范围: 572-580
• 页数: 9页
• 分类号: TM614
• 语种: 中文
• DOI: 10.13334/j.0258-8013.pcsee.151991

摘要

为了满足爬坡预测所需的长期高精度风电功率预测要求,提出基于相似性修正的风电功率爬坡预测方法.该方法首先根据Granger因果检测法提取数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)中对风电功率预测有效的气象变量,保证基于气象变量和统计模型的混合预测模型的可实现性,并以支持向量回归模型作为基本预测模型.其次,结合历史数据分析气象背景相似性与爬坡事件相似性,给出相似爬坡事件的选取机制.考虑到较高精度的风电功率预测可提高爬坡预测的性能,为此,结合相似爬坡的功率变化修正风电功率的预测结果,并由误差指标分析验证修正模型的优越性.最后,对实际算例进行仿真分析,验证基于相似性修正的风电功率预测模型的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	秦亮		39	391	11.0	19.0
2	查晓明		140	1760	20.0	38.0
3	欧阳庭辉		10	69	5.0	8.0
4	熊一		14	84	6.0	9.0
5	黄鹤鸣		6	32	2.0	5.0