文献类型：期刊文章

作　　者：韩自奋[1] 景乾明[2] 张彦凯[2] 拜润卿[2] 郭空明[3] 章云[3]

HAN Zifen;JING Qianming;ZHANG Yankai;BAI Runqing;GUO Kongming;ZHANG Yun(State Grid Gansu Electric Power Company,Lanzhou 730030,China;State Grid Gansu Electric Power Research Institute,Lanzhou 730050,China;Xidian University,Xi’an 710071,China)

机构地区：[1]国网甘肃省电力公司,甘肃兰州730030 [2]国网甘肃省电力公司电力科学研究院,甘肃兰州730050 [3]西安电子科技大学,陕西西安710071

出　　处：《电力系统保护与控制》

基　　金：国家电网公司科技项目资助(52272217000Z)~~

年　　份：2019

卷　　号：47

期　　号：24

起止页码：178-187

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、JST、RCCSE、SCOPUS、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：风力发电作为一种技术成熟、规模较大的新能源发电形式,目前在世界各国得到了广泛应用和发展。风电具有不确定性的特点,必须对其进行准确的预测才能保证并网后电力系统的正常运行。针对风电预测的传统方法和新的研究趋势开展了综述。首先对物理方法、时间序列方法、人工智能方法和组合方法进行了总结,然后针对目前风电预测的几个重要的发展方向:空间相关性预测、集群预测、不确定性预测和爬坡预测的研究进展进行了重点阐述。对现有的风电功率预测方法进行综述后,进一步对这一领域的研究方向进行了展望。

关 键 词：风电功率 预测  空间相关性预测  不确定性预测  爬坡预测  

分 类 号：TM614]