低温寒潮天气下的风电短期功率预测技术研究OA北大核心CSTPCD
随着风电等新能源占比的不断提升,电力系统的气候依赖性日趋凸显。低温寒潮天气易导致大规模风电机组非计划停运,而现有风电功率预测方法难以预测,基于此,文章提出了一种基于极端场景划分的低温寒潮天气风电功率短期组合预测方法。根据低温寒潮影响风电停运的机理不同,划分了低温停机、大风切机和覆冰减载3种场景,优选各场景关键气象参量并采用隐马尔科夫模型(hidden Markov model,HMM)进行修正,分别建立了低温停机预估模型、大风切机预测模型和覆冰场景减载预测模型,通过与基于正常天气样本建立的常态化功率预测模型组合,最终实现低温寒潮天气风电出力的准确预测。将低温寒潮天气下3种场景预测结果与常态化功率预测进行对比,验证所提方法的有效性。
卢雪平;董存;王铮;蒋建东;王勃;李宝聚;
郑州大学电气与信息工程学院,河南省郑州市450001 可再生能源并网全国重点实验室(中国电力科学研究院有限公司),北京市海淀区100192郑州大学电气与信息工程学院,河南省郑州市450001 国家电力调度控制中心,北京市西城区100031可再生能源并网全国重点实验室(中国电力科学研究院有限公司),北京市海淀区100192郑州大学电气与信息工程学院,河南省郑州市450001国网吉林省电力有限公司,吉林省长春市130028
动力与电气工程
低温寒潮天气场景预测小样本扩充状态预测组合预测
《电网技术》 2024 (012)
P.4833-4843,I0005 / 12
国家电网有限公司科技项目(低温寒潮天气过程下的省级风力发电能力预测预警技术研究)(4000-202255055A-1-1-ZN)。
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