集对分析理论在风电功率实时预测中的应用研究

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电力的发展极大地促进了人类社会的进步。但随着产生电能的化石能源逐渐减少,再加上化石能源在转化为电能过程中带来的环境问题,寻求替代化石能源的可再生新能源成为迫切需求。在需求的推动下,风力发电、太阳能发电、潮汐能发电、生物能发电等一系列可再生能源的开发取得了一定成果。其中,风力发电的技术最为成熟。近年来,风电的发展呈飞速增长趋势。然而,随着风力发电规模不断增大,风电本身固有的随机性和波动性使风电并网面临很多难题,甚至影响整个电力系统的安全稳定运行。为了减小风电固有波动特性对电力系统的影响,对并网风电功率
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空间负荷预测(spatial load forecasting,SLF)是电力系统规划设计的先决条件,因此,高精度的空间负荷预测结果对城市电网的规划设计具有极其重要的意义。与系统的负荷预测相比,空间电力负荷具有明显的时空分布特性。历史数据是SLF的根基,预测时所使用数据的真实性及准确性将影响预测精度的高低。当电力系统由于通信等原因而出现人为干扰因素时,历史负荷数据中会夹杂许多可疑数据的情况。这些可