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摘要:
近年来,太阳能和风能在电力系统中的渗透率不断提高.由于风能和太阳能具有的高度不确定性和间歇性,在其并网时需要采用复杂多变的操作策略才能维持电网稳定运行.对于多个或单个不确定变量进行净负荷的汇总可以有效降低系统运行规划的复杂性.由此,提出了一种基于Gumbel copula联合概率分布的新型净负荷预测(net load forecasting,NLF)模型用以对负荷、风能和太阳能发电的预测误差进行有效应对,此外所提模型还引入了基于预测值的Grey指数修正模型以提高预测的精准度.其中由于Gumbel copula联合概率模型的稳定性好,其基本能够覆盖所有极端预测误差,在保证系统可靠运行前提下,基于有限的输入实现了快速精准的预测.实验结果表明,所提模型在极短期净负荷预测上具有较好的效果.
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文献信息
篇名 基于Gumbel copula联合概率分布的电力系统综合净负荷预测
来源期刊 华北电力大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 Gumbel copula联合概率分布 净负荷预测 不确定性 极端误差 短期预测
年,卷(期) 2020,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 25-37
页数 13页 分类号 TM715
字数 8075字 语种 中文
DOI 10.3969/j.ISSN.1007-2691.2020.02.04
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 任鹏 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 15 29 3.0 4.0
2 吴宏波 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 8 29 4.0 5.0
3 陶鹏 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 20 44 4.0 6.0
4 牛为华 华北电力大学控制与计算机工程学院 22 197 8.0 14.0
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研究主题发展历程
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Gumbel copula联合概率分布
净负荷预测
不确定性
极端误差
短期预测
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华北电力大学学报(自然科学版)
双月刊
1007-2691
13-1212/TM
大16开
北京市德胜门外朱辛庄北农路2号
18-138
1974
chi
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