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摘要:
建立能更好复现历史数据特征的风电功率序列模型,对计及高渗透率风能接入影响的电网规划和运行具有重要意义.该文首先通过研究面向随机变量(风电功率)建模的滑动平均滤波参数寻优方法和构建状态数优化决策模型,提出风电功率序列的自适应状态划分策略,客观划分历史数据.然后针对现有方法难以计及状态转移概率随状态持续时间增长而变化的问题,提出三维状态转移概率矩阵及其解维修正方法,抽样生成人造风电功率状态序列,进而在分析历史数据波动量及噪声概率分布的基础上,完善现有的波动特征叠加方法,模拟人造风电功率序列.与现有马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)法进行对比分析表明,该方法能更好地复现历史数据特征(转移、波动特征等),在提高建模精度的同时,并未增加状态转移概率矩阵生成算法的时间复杂度.
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文献信息
篇名 采用改进马尔科夫链蒙特卡洛法的风电功率序列建模
来源期刊 电工技术学报 学科 工学
关键词 风电功率序列 状态划分策略 三维状态转移概率矩阵 马尔科夫链蒙特卡洛法转移特征 波动特征
年,卷(期) 2020,(3) 所属期刊栏目 电力系统
研究方向 页码范围 577-589
页数 13页 分类号 TM614
字数 10202字 语种 中文
DOI 10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.190044
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研究主题发展历程
节点文献
风电功率序列
状态划分策略
三维状态转移概率矩阵
马尔科夫链蒙特卡洛法转移特征
波动特征
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期刊影响力
电工技术学报
半月刊
1000-6753
11-2188/TM
大16开
北京市西城区莲花池东路102号天莲大厦10层
6-117
1986
chi
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