短期风电供需平衡性智能预警与仿真

摘要：

当前的风电供需预警方法忽略了以大数据为基础的风电数据分析,导致上述方法无法有效预测风电的短期功率,出现预测偏差大、预警不及时的问题,提出基于大数据的短期风电供需平衡性预警方法.分析风电数据的相似度,并对风电的功率数据以及风速数据完成归一化处理;优化极限学习机参数,结合自适应的关联度模型建立风电功率的混合预测模型;利用上述模型预测风电短期功率,实现风电并网时供需平衡性预警.实验结果表明:运用所提方法预警风电供需平衡性时,能够预测风电的短期功率,且预测误差更小.

关键词：大数据理论、风电并网、短期功率、供需平衡、预警方法

所属期刊栏目：39

分类号：TM614(发电、发电厂)

资助基金：国家自然科学基金;江苏六大人才高峰资助;江苏省高校科研重大项目

在线出版日期：2022-11-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：121-124,518