电力系统自动化
電力繫統自動化
전력계통자동화
AUTOMATION OF ELECTRIC POWER SYSTEMS
2013年
10期
23-28
,共6页
杨明%朱思萌%韩学山%王洪涛
楊明%硃思萌%韓學山%王洪濤
양명%주사맹%한학산%왕홍도
电力系统%风电预测%联合概率密度预测%稀疏贝叶斯学习%常条件相关-多元广义自回归条件异方差模型
電力繫統%風電預測%聯閤概率密度預測%稀疏貝葉斯學習%常條件相關-多元廣義自迴歸條件異方差模型
전력계통%풍전예측%연합개솔밀도예측%희소패협사학습%상조건상관-다원엄의자회귀조건이방차모형
风电场输出功率波动性较强,难以精确预测,掌握其输出功率的分布规律对含有风电场的电力系统的运行决策具有重要意义.文中在分析风电场有功功率输出特性的基础上,提出了风电场输出功率多时段联合概率密度预测,利用风电场输出功率在时段间较强的相关性,估计其波动的幅度与速度特征,为系统运行提供更全面的决策信息.结合多元回归估计常条件相关-多元广义自回归条件异方差(CCC-MGARCH)模型与稀疏贝叶斯学习方法,给出了一种基于数值天气预报信息的风电场输出功率短期多时段联合概率密度预测方法.该方法依据CCC-MGARCH模型思想,将未来多个时段内风电场输出功率的联合概率密度预测问题分解为:风电场在各个时段内独立的输出功率概率密度预测子问题和时段间关联的输出功率预测误差相关系数矩阵估计子问题,利用稀疏贝叶斯学习方法在概率密度预测问题上的优势,形成预测效果好、计算效率高的风电场输出功率多时段联合概率密度预测方法.应用实例与分析说明了该方法的有效性.
風電場輸齣功率波動性較彊,難以精確預測,掌握其輸齣功率的分佈規律對含有風電場的電力繫統的運行決策具有重要意義.文中在分析風電場有功功率輸齣特性的基礎上,提齣瞭風電場輸齣功率多時段聯閤概率密度預測,利用風電場輸齣功率在時段間較彊的相關性,估計其波動的幅度與速度特徵,為繫統運行提供更全麵的決策信息.結閤多元迴歸估計常條件相關-多元廣義自迴歸條件異方差(CCC-MGARCH)模型與稀疏貝葉斯學習方法,給齣瞭一種基于數值天氣預報信息的風電場輸齣功率短期多時段聯閤概率密度預測方法.該方法依據CCC-MGARCH模型思想,將未來多箇時段內風電場輸齣功率的聯閤概率密度預測問題分解為:風電場在各箇時段內獨立的輸齣功率概率密度預測子問題和時段間關聯的輸齣功率預測誤差相關繫數矩陣估計子問題,利用稀疏貝葉斯學習方法在概率密度預測問題上的優勢,形成預測效果好、計算效率高的風電場輸齣功率多時段聯閤概率密度預測方法.應用實例與分析說明瞭該方法的有效性.
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