考虑风电场功率爬坡的超短期组合预测

摘要：

随着大规模风力发电接入电力系统,准确的风电场功率预测对于整个电力系统的安全稳定运行均意义重大.而风电功率爬坡事件则是产生风电功率预测误差的重要原因,尤其是当风速数据变化较快时,所引发的功率爬坡会导致预测误差较大.因此研究考虑风电场功率爬坡事件的预测就显得日益紧迫.文中基于极限学习机理论,提出了一种考虑风电场功率爬坡的超短期组合预测模型.经算例验证表明,文中方法能够准确识别风电场的功率爬坡事件并有效提高风电功率超短期预测的精度,具有一定的理论意义和实用价值.

关键词：风电爬坡事件、极限学习机、数值天气预报、风电功率预测

所属期刊栏目：42

分类号：TM614(发电、发电厂)

资助基金：国家重点研发计划2018YFB0904200

在线出版日期：2022-04-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：63-70