基于大数据技术风电机组容量可信度计算

• 作者: 候卫萍 蔺红
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: Hadoop架构 风电容量可信度 哈希桶存储 蒙特卡洛 大数据技术
• 年，卷（期）: 2020,（14）
• 所属期刊栏目: 能源互联网
• 页码范围: 39-44
• 页数: 6页
• 分类号: TM93
• 字数: 4209字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19753/j.issn1001-1390.2020.14.007

摘要

在大规模风电并网的前提下,风电容量可信度计算对电力系统可靠运行具有重要意义.论文基于电量不足期望(LOEE)可靠性指标,考虑风电场间时空相关性的影响因素,采用非序贯蒙特卡洛法对风电容量可信度进行计算.风电容量可信度的计算需要的数据有风速、风电出力、风电机组地理位置信息等数据,由于计算所需的数据量大、类型多、来源广等特点,提出基于Hadoop架构的大数据技术计算风电容量可信度,针对Hadoop架构存在的机架感知不平衡及存储数据间缺乏相关性问题,引入机架感知配置法和哈希桶存储算法对其进行改进,提高了数据存储及数据处理的效率,减少计算时间,通过实例验证文中所提方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔺红	新疆大学电气工程学院	42	411	12.0	19.0
2	候卫萍	新疆大学电气工程学院	1	0	0.0	0.0