基于变分贝叶斯学习的光伏功率波动特性研究

摘要：

光伏出力波动严重影响电力系统稳定运行.对光伏出力爬坡率进行分析,建立光伏出力爬坡率的高斯混合模型,并用变分贝叶斯学习算法估计模型参数.某光伏电站大量实测数据检验表明,在进行光伏功率波动特性研究方面,在不同时间尺度和天气类型下,变分贝叶斯学习算法比单一分布及基于最大期望算法的方法具有更好的拟合效果.

关键词：光伏功率波动、变分贝叶斯学习、高斯混合模型、爬坡率

所属期刊栏目：37

分类号：TM615(发电、发电厂)

资助基金：国家自然科学基金青年项目51307105;上海绿色能源并网工程技术研究中心13DZ2251900;上海市经济和信息委员会专项资金资助项目沪CXY-2016-012Project supported by the Young Scientists of National Natural Science Foundation of China51307105;Shanghai Engineering Research Center of Green Energy Grid-Connected Technology13DZ2251900;Shanghai Economic and Information Committee Special FundsCXY-2016-012

在线出版日期：2017-09-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：99-104,122