【摘 要】
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随着大规模风电并网,在电力市场中,风电所占比例越来越大.由于风的随机性和间歇性,风力发电并不稳定,这给风电并网带来了很大的挑战.风电功率预测成为当前解决该问题重要途径
【机 构】
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中国科学院数学与系统科学研究院,北京100190;中国科学院大学,北京100049;国家电网有限公司,北京100031;清华大学,北京100091
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随着大规模风电并网,在电力市场中,风电所占比例越来越大.由于风的随机性和间歇性,风力发电并不稳定,这给风电并网带来了很大的挑战.风电功率预测成为当前解决该问题重要途径,在风电并网中发挥着重要作用,关系到风力发电的使用效率.本文梳理了常见的模型驱动的风电功率预测方法:第一类是概率统计模型,以ARIMA模型为代表.第二类是机器学习模型,如支持向量机,高斯过程,随机森林等.第三类是深度学习模型,以循环神经网络为代表.第四类是模型分解方法,将序列分解为线性部分和非线性部分,再分别建立线性模型和非线性模型,最后将两部分的预测结果相加.此外,还有组合预测方法,先使用小波分解、经验模态等方法将序列分解为多个信号,再用以上四类基本方法对每个信号建模,最后将各个信号的预测值重构回原序列的预测值.本文将详细介绍并比较以上四类基本预测方法和组合预测方法,并分析各类方法的优点和局限性.
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