基于小波变换和支持向量机的风电功率 爬坡事件识别与预测

摘要：

随着风电场规模的增大,风电功率爬坡事件给电网带来的影响越来越显著,提高爬坡事件识别与预测精度对电网安全经济运行具有重要意义.阐述了爬坡事件的定义,提出了基于小波变换(WT)的风电功率爬坡事件识别方法,建立了风电功率爬坡事件的WT-SVM预测模型.以某风电场的实测风电功率数据为例,进行不同时段的识别与预测.结果表明,基于WT的方法可以快速准确地识别风电功率爬坡事件及其特征值,WT-SVM爬坡事件预测模型可以提高风电功率爬坡事件预测准确度.

关键词：风电功率、爬坡事件、小波变换、支持向量机、识别预测

所属期刊栏目：36

分类号：TM614(发电、发电厂)

资助基金：国家重点基础研究发展计划项目973计划2013CB228201;国家自然科学基金51307017;吉林省科技发展计划项目20140520129JH;吉林省产业技术研究与开发专项项目2014Y124

在线出版日期：2017-02-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：30-35