随着风电装机规模的不断增长, 其并网后带来的安全运行和消纳利用问题日益突出,
高比例风电接入的功率预测准确性愈发重要. 现阶段, 风电功率预测在平衡系统电力供应和负荷 …

模型预测控制(model predictive control, MPC) 是一种先进的优化算法, 其优势在于通过滚动
优化和反馈校正弥补预测模型精度不高的缺点, 抑制扰动, 提高鲁棒性. 近年来已成为应对大规模 …

Xue, Yusheng; Yu, Chen ; Zhao, Junhua; Li, Kang; Liu, Xueqin; Wu, Qiuwei; Yang, Guangya
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建立了一种计及数值天气预报中气象因素和风速空间相关性的组合加权风电功率预测模型.
首先, 考虑到数值天气预报数据中的风速精确度不高, 建立了基于高斯过程的数值天气预报风速 …

从多源, 多维, 多模态的风电数据中挖掘风能, 风电的因果关联, 以及多风电场间的时空关联,
是提高风电功率预测精度的有效途径. 文中提出了一种基于数据驱动的混合深度学习模型. 首先 …

为解决短期风电功率预测关键气象因素提取难, 天气波动过程与功率波动过程匹配性差的问题,
提出了一种考虑气象特征与波动过程关联的短期风电功率组合预测方法. 首先, 通过最大相关 …

风电功率预测技术既是交叉应用学科, 又是众多学科的共性基础性学科. 目前国际最先进水平的
风电预测误差甚至低于3%, 我国还处于追赶期. 从发展趋势来看, 当前数据积累带来的精度提升 …

摘要随着大规模的风电并网, 风电所具有的间歇性与随机性对电力系统的稳定性产生了很大的
影响, 风电功率预测成为当前解决该问题重要的方式之一. 本文利用长短期记忆(LSTM) …

摘要风能是目前世界上装机量较大的可再生能源之一, 风力发电预测的精度直接影响电网的调度
与安全运营. 由于电网的调度策略存在多个时间点, 并与涉及的地域范围有关 …