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基于功率重构和时序特性约束的长预见期光伏集群功率预测OA北大核心CSTPCD

中文摘要

光伏装机容量的逐渐增大为大规模的光伏并网带来了巨大挑战,突破更长预见期的光伏功率预测有助于电力系统的安全稳定运行。现有研究及应用最长预见期为7 d,为将预见期延长至8~15 d,提出了一种基于功率重构和时序特性约束的长预见期光伏集群功率预测方法。首先,采用近似积分计算日电量和辐照能;其次,基于麻雀搜索算法优化变分模态分解以分解电量及辐照能序列,并采用多元线性回归模型对不同频率的分量进行预测叠加得到电量预测结果;然后,根据出力特性建立约束过程,将电量预测结果重构为光伏功率;最后,将所提方法应用于中国甘肃省某光伏集群,模型在不同季节典型月功率预测的均方根误差平均降低2.55%,验证了方法的有效性。

杨茂;贾梦琦;张薇;王勃;

现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室(东北电力大学),吉林省吉林市132012新能源与储能运行控制国家重点实验室(中国电力科学研究院有限公司),北京市100192

动力与电气工程

长预见期功率预测光伏集群功率重构时序特性约束变分模态分解多元线性回归

《电力系统自动化》 2024 (015)

P.102-111 / 10

国家重点研发计划资助项目(2022YFB2403000);已申请国家发明专利(申请号:2023111711839)。

10.7500/AEPS20230829003

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