文献类型：期刊文章

作　　者：王勃[1] 刘纯[1] 冯双磊[1] 丘刚[2] 孟祥星[3] 赵俊屹[4]

WANG Bo;LIU Chun;FENG Shuanglei;QIU Gang;MENG Xiangxing;ZHAO Junyi(State Key Laboratory of Operation and Control of Renenable Energy ＆ Storage Systems, China Electric Power Research Institute, Beijing 100192, China;State Grid Xinjiang Electric Power Company Limited, Urumqi 830063, China;State Grid Heilongjiang Electric Power Company Limited, Harbin 150090, China;State Grid Shanxi Electric Power Company Limited, Taiyuan 030001, China)

机构地区：[1]中国电力科学研究院有限公司新能源与储能运行控制国家重点实验室,北京100192 [2]国网新疆电力有限公司,乌鲁木齐830063 [3]国网黑龙江省电力有限公司,哈尔滨150090 [4]国网山西省电力有限公司,太原030001

出　　处：《高电压技术》

基　　金：北京市科技计划项目(Z161100002616039);国家电网公司科技项目(5442NY170023)~~

年　　份：2018

卷　　号：44

期　　号：4

起止页码：1254-1260

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：风电功率预测的快速全覆盖对区域风电的优化调度意义重大,现有预测算法均无法解决这一问题。为此,采用模糊聚类分析实现对风电场出力特性的有效识别和风电场集群的合理划分,将主成分分析用于区域空间特征气象参数的提取,建立了基于集群划分的区域风电功率预测技术框架。算例结果表明,单个集群的预测精度略低于传统逐风电场建模的预测精度;随着预测范围的扩大,区域集群预测与传统预测方法的精度相当,但建模量明显减少。基于集群划分的短期风电功率预测方法可在保证预测精度的同时,显著提升建模效率。

关 键 词：风电场 功率预测 数值天气预报 集群划分  模糊聚类分析  

分 类 号：TM614]