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风能作为一种清洁的可再生能源,越来越受到世界各国的重视。但风电的不确定性使得风电并网对电力系统稳定运行带来不利影响,需对风电功率进行准确预测,故对减少风电功率预测误差的相关分析具有重要意义。本文以风电场为研究对象,进行了风电机组异常数据的识别,分析了大型风电场风速空间分散性及其对功率日前预测误差的影响,提出了风电场等效平均风速模型。针对风电场实际采集到的数据中通常会出现大量异常数据,提出了对风电机组进行异常数据识别的云分段最优熵算法。风电场的历史运行数据尤其是风速和功率数据是研究风电功率预测的重要数