文献类型：期刊文章

作　　者：杨茂[1] 都键[1] 李大勇[2] 孙涌[3] 贾云彭[4]

Yang Mao Du Jian Li Dayong Sun Yong Jia Yunpeng(Northeast Dianli University Modern Power System Simulation Control ＆ Renewable Energy Technology Jilin Province key Laboratory, Jilin 132012, China State Grid Jilin Electric Power Co., Ltd. Tonghua Power Supply Company, Tonghua 130022, China State Grid Zibo Power Supply Company, Zibo 25500, China State Grid Jilin Power Supply Company Customer Service Center Measurement Room, Jilin 132012, China)

机构地区：[1]东北电力大学现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术吉林省重点实验室,吉林吉林132012 [2]国网通化供电公司,吉林通化130022 [3]国网淄博供电公司,山东淄博255000 [4]国网吉林供电公司,吉林吉林132012

出　　处：《可再生能源》

基　　金：国家自然科学基金项目(51307017);吉林省产业技术与专项开发项目(2014Y124)

年　　份：2017

卷　　号：35

期　　号：9

起止页码：1324-1330

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CAB、CAS、IC、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：高精度的风电功率预测是保证含高渗透率风电电力系统安全经济运行的重要手段。文章在传统ARIMA算法的基础上,引入集对分析理论对风电功率进行超短期区间滚动预测。首先采用改进的K-means算法,建立风电功率与风速、风向之间的集对关系;在点预测结果的基础上,估计区间上下限,经过误差调整,最后得到区间预测结果。文章引入3个模型评价指标对不同方法进行比较。算例表明,所提出的基于集对分析聚类算法的超短期风电功率区间预测能够得到更精确的预测区间。

关 键 词：风电功率 区间预测 集对分析 聚类分析

分 类 号：TK81]