电力自动化设备
電力自動化設備
전력자동화설비
ELECTRIC POWER AUTOMATION EQUIPMENT
2013年
11期
117-122
,共6页
风电场%分区拟合%β分布%预测%误差%评估指标%储能
風電場%分區擬閤%β分佈%預測%誤差%評估指標%儲能
풍전장%분구의합%β분포%예측%오차%평고지표%저능
wind farms%partitioned fitting%β distribution%forecasting%errors%evaluation index%energy storage
针对正态分布与拉普拉斯分布用于拟合风功率预测误差较大的不足,采用分区拟合的思想对误差进行分区,并在每个区间中应用β分布拟合后,加权求得全区域的误差分布函数.基于此,建立考虑预测误差分布的风电场储能容量数学模型,其中储能容量表示为缺失容量的函数,并介绍储能容量、误差累计分布函数与荷电状态的关系.提出一种新的系统容量缺额评价指标,用于比较储能容量优化效果.算例分析结果表明,该方法可以在一定概率水平下平抑风功率预测误差带来的功率波动,同时降低对储能系统的要求.
針對正態分佈與拉普拉斯分佈用于擬閤風功率預測誤差較大的不足,採用分區擬閤的思想對誤差進行分區,併在每箇區間中應用β分佈擬閤後,加權求得全區域的誤差分佈函數.基于此,建立攷慮預測誤差分佈的風電場儲能容量數學模型,其中儲能容量錶示為缺失容量的函數,併介紹儲能容量、誤差纍計分佈函數與荷電狀態的關繫.提齣一種新的繫統容量缺額評價指標,用于比較儲能容量優化效果.算例分析結果錶明,該方法可以在一定概率水平下平抑風功率預測誤差帶來的功率波動,同時降低對儲能繫統的要求.
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