风电功率预测相关论文
随着我国能源结构和能源利用都向着绿色和高效转变,高比例的新能源电力系统成为未来的发展方向。风力发电是新能源发电的主要类别......
准确的风电功率预测对电网调度和风电消纳有着重要意义，为提高风电功率预测精度，建立一种改进的麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorit......
现有的方法在以风电功率时间序列拟合功率曲线时，难以表达风电功率数据所包含的趋势性和周期性等时间信息而出现性能退化问题，从而导......
高精度的短期风电功率预测对保障电力系统安全至关重要，因此提出了一种计及邻近风电场信息与CNN-BiLSTM的短期风电功率预测方法，在深......
针对风电功率序列非线性、非平稳性特点，提出一种变分模态分解（VMD）-加权排列熵（WPE）和麻雀算法（SSA）优化极限学习机（ELM）的混合风电功率预......
风能是绿色能源也是可再生能源,风能的发展既满足了各国日益增加能源需求,又解决了使用传统能源导致的大气污染、生态破坏、能源枯......
针对当前风电功率预测过程中历史信息利用不充分及多维输入权重值固定忽略了不同时间维度的特征重要性的问题，提出一种基于特征变权......
为提高风电功率的预测精度,提出基于数据分解和输入变量选择的短期风电功率预测方法。利用自适应噪声完备集成经验模态分解（complet......
针对目前区域超短期风电功率预测精度较低且辅助信息不足的问题，提出一种结合贝叶斯优化和长短期记忆（LSTM）神经网络的预测方法。对历......
面临“碳达峰、碳中和”不断增强的约束,大力发展风电是保障能源安全、实现电力系统绿色转型的关键举措之一。风力发电的可靠预测......
风能以其储量大、分布范围广等特点,受到人们的重视。但是由于风的随机性、不确定性的特点,风力发电的功率会不断波动,如果将其直......
为提高风电场输出功率的预测精度，提出一种采用相似时段选取原则和基于主成分分析（principal component analysis,PCA）与多层自编码极......
相较于风电高频分量较高的随机性，风电的低频波动分量更能代表风电的未来走向。为此，提出一种基于低频波动挖掘和高频校正的风电超短......
随着智能电网的不断升级和可再生能源的全面渗透,大规模风电并网面临着更加严峻的挑战,实现准确可靠的风电功率预测对电网的安全、......
风电预测技术对构建高比例新能源的新型电力系统具有重要意义。数值天气预报（Numerical Weather Prediction， NWP）的数据质量对风电功......
风电具有的波动性、间歇性等特点对并网造成一定程度的影响，提前进行风电功率预测是解决上述问题的一个重要途径。但传感器传输、网......
风电场的大规模建设使得风电渗透率大大提高，为保证系统的安全稳定运行及风电消纳，需要对风电功率进行预测。为解决传统预测方法中数......
风电功率短期概率预测具有条件相依特性和时序相依特性。同时考虑两种特征可提高预测水平,但需解决二次样本分离带来的拟合概率分......
风电具有间歇性、随机性和波动性。近年来,全球大力发展新能源发电技术,其中风力发电占据主导地位,但是风电在大规模并网后会给电......
为解决综合能源电/热储能配置问题，提出了一种含风电接入的区域综合能源系统电/热储能配置方法。首先，构建风电功率预测的动态神经网......
文章基于集成学习思想对风电机组的运行工况进行辨识，进而完成功率预测。首先采用模糊C均值聚类法进行工况辨识，再建立基于SVM的子学......
为实现“2030年前碳达峰、2060年前碳中和”目标,我国加快调整能源结构,大力推动可再生能源发展。其中,清洁无污染、分布广泛的风......
为了应对能源危机并解决环境问题,以风能为代表的可再生能源近年来得到了快速的发展。由于风电具有的不确定性与波动性,对电力系统......
风速、风向的随机性导致风电场功率具有很大波动,对风电功率的精确预测在提高电网运行能力,增强电网接收风电能力和适时安排风电场......
随着风电市场的快速发展,风电装机容量与风力发电量持续增加,开发风电能源已成为必然趋势。考虑风电的随机波动性,对风电场未来风......
为了提高风电功率的预测精度,针对风电数据间歇性与时序性的特点,提出了一种基于注意力机制的卷积神经网络-长短期记忆(convolutio......
精确的短期风电功率预测能有效提高电网供电可靠性.为降低风电数据中隐含噪声对预测结果的影响,采用奇异谱分析(Singular Spectrum......
风力出电预测结果的准确性直接影响电力系统的调度安全,故提出一种基于变分模态分解(VMD)和最大信息系数(MIC)的风电功率组合预测......
在风电占比较高的能源系统中,由于风电的波动性,风电功率预测和电力储能手段显得更加重要。电转气技术是一种有前景的解决电力长期......
风能作为发展潜力巨大的可再生能源,具有资源分布广、转化效率高、对环境影响小等优点,其开发与利用日益受到重视。但是,大规模风......
为应对风电功率不确定性问题带来的电网安全稳定运行风险，近年来区间预测方法受到了广泛关注，但现有研究主要集中于单风电场预测领域......
近年来,随着传统能源消耗巨大并逐年趋于枯竭,可再生能源的使用已成为持续发展的热点。风能作为最有代表性的可再生能源之一,风电......
由于风电大规模并网会给电网带来非常大的冲击,影响电网的稳定运行,风电功率预测的研究对于电网安全稳定运行及新能源发展具有重要......
风能的随机性、波动性使得大规模风电并网已成为制约中国风电发展的最大瓶颈。而对风电场输出功率进行准确的预测有利于更多的风电......
针对超短期风电功率预测,准确捕捉功率变化因素和建立混合预测模型是提高预测精度的有效手段之一.为了能够继承和整合单个模型的优......
为改善BP神经网络算法需要大量训练数据和预测精度有限等问题,提出了以输入层、隐含层和输出层为目标的分层优化思路.首先,利用灰......
为了提高风力发电预测的准确性,依据某近海地区风电场出力数据,提出基于深度时间卷积网络的风电功率组合预测模型;利用自适应集成......
为解决海量数据用作预测模型训练样本导致信息冗杂的问题,提出一种基于深度置信网络的短期风电功率预测方法.该方法首先使用历史数......
提出一种基于层次聚类法的EMD-ELM风电功率预测方法,用来解决目前风电站功率预测精度不够的问题.该方法利用层次聚类的聚合算法将......
文中提出一种基于自适应噪声完整集成经验模态分解与飞蛾扑火算法优化径向基神经网络的短期风电功率预测方法.首先,利用自适应噪声......
为有效预测短期风电功率及其波动范围,利用模拟退火算法(simulated annealing,SA)寻找极限学习机(extreme learning machine,ELM)......
风资源的随机波动性引起的相位滞后性问题,导致风电功率预测精度不高,尤其是风速变化较快时,滞后性引起的预测误差较大.考虑到风速......
为更准确预测短期风电功率,提出了一种基于误差修正的NNA-ILSTM短期风电功率预测方法.首先,采用斯皮尔曼(Spearman)等级相关系数法......
为了解决风电功率预测误差对电力系统调度运行影响的问题,提出一种基于自适应移动平滑(adaptive movement smoothing,AMS)和时间卷......
