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基于LS-SVM和核密度估計的概率性風(fēng)電功率預測
DOI:
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作者:
作者單位:

哈爾濱工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化測試與控制研究所 哈爾濱 150080

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中圖分類(lèi)號:

TM614

基金項目:


Probabilistic Wind Power Prediction Based on LS-SVM and Kernel Density Estimation
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    摘要:

    近年來(lái)風(fēng)電在我國發(fā)展迅猛,但風(fēng)速的不穩定性和間歇性,使風(fēng)電功率也具有同樣的性質(zhì),這樣的電功率注入會(huì )帶來(lái)電力系統運行的不穩定,因此,風(fēng)電功率的預測對風(fēng)電并網(wǎng)及使用具有重要意義。鑒于此,開(kāi)展風(fēng)電功率的短期預測研究,利用LS-SVM對風(fēng)電功率進(jìn)行建模并實(shí)現確定性的短期預測,在此基礎上使用非參數統計法對確定性預測模型的預測誤差進(jìn)行擬合獲得其密度函數,計算各功率段的置信區間以得到概率性預測結果,從而提高風(fēng)電功率預測結果的實(shí)用性和可靠性。與常用的自回歸滑動(dòng)平均模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型進(jìn)行對比實(shí)驗,證明本方法的性能及優(yōu)勢。

    Abstract:

    In recent years, wind power has developed rapidly in China, but the instability and intermittence of wind speed make the wind power have the same nature. Such power injection will bring instability to the operation of the power system. Therefore, prediction of wind power is of great significance to wind power network and utilization. In view of this, short-term prediction of wind power is focused based on LS-SVM, and thus the deterministic short-term prediction is achieved. In addition, the non-parametric statistical method is used to fit the prediction error of the deterministic prediction model to estimate its density function, and calculate the confidence interval of each power segment to obtain probabilistic prediction results. As a result, the practicability and reliability of wind power prediction results are improved. Compared with the commonly used autoregressive moving average model and BP neural network model, the performance and advantages of the method are proved.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

孟升衛,馮曉曉,龐景月,崔秀海.基于LS-SVM和核密度估計的概率性風(fēng)電功率預測計算機測量與控制[J].,2019,27(12):34-38.

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  • 收稿日期:2019-04-10
  • 最后修改日期:2019-05-08
  • 錄用日期:2019-05-08
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2019-12-26
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