【摘 要】
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以风能和太阳能为代表的新能源具有随机性、间歇性和波动性,对新能源发电功率进行预测是有效解决以上问题的途径。在确定性预测中充分考虑风电出力和预测模型特性,提出分段支
【机 构】
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济南大学物理科学与技术学院,济南市城市规划咨询服务中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51606085)~~
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以风能和太阳能为代表的新能源具有随机性、间歇性和波动性,对新能源发电功率进行预测是有效解决以上问题的途径。在确定性预测中充分考虑风电出力和预测模型特性,提出分段支持向量机(piecewisesupport vector machine,PSVM)和神经网络(neural network,NN)预测算法;充分考虑天气特征对光伏出力的影响,提出基于气象特性分析的光伏出力预测算法。通过若干风电场的算例分析,证明了上述几种预测模型的实用性,为功率预测的可靠性分析提供支持。
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