基于集群划分和LightGBM-KDE的区域风电中期概率预测

随着新能源保供电重要性日渐增强,调度人员对中期风电功率预测的需求程度也进一步加深。针对气象资源时空分布时序差异性波动大以及随着预测前瞻时间的延迟,区域风电功率预测不确定性合理评估难的问题,提出了基于集群划分和LightGBM-KDE的区域风电中期概率预测。首先对空间气象特征参数进行有效识别,并对风电集群出力波动性进行研究,利用减法聚类对风电场集群进行合理划分;然后基于集群划分结果,利用LightGBM算法建立中期风电功率预测模型;最后对功率预测误差采用非参数核密度估计计算概率密度分布,最终建立基于集群划分和LightGBM-KDE的240 h区域风电中期概率预测模型。算例结果表明,所提方法在区域风电中期概率预测中具有更高的精度。

能源互联网背景下的电力储能技术展望

探索新能源是当今世界解决环境污染问题的重要手段,人类探索新式可再生能源的脚步从未停歇。随着电力智能化利用与能源 互联网技术的研发,电力储能技术打开新局面。本文意在阐述在能源互联网背景下的电力储能技术及其发展前景。