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考虑风电并网的分时段短期电价预测
被引量:
3
1
作者
唐兰兰
温步瀛
江岳文
《电网与清洁能源》
2011年第12期84-89,94,共7页
考虑了并网风电量对电价影响,并将相关系数作为选取电价影响因素的标准,考虑了历史电价、负荷、并网风电量与负荷的比值等影响电价的因素。分别将负荷与历史清算电价,等效负荷与历史清算电价,负荷、并网风电量与负荷的比值及历史清算电...
考虑了并网风电量对电价影响,并将相关系数作为选取电价影响因素的标准,考虑了历史电价、负荷、并网风电量与负荷的比值等影响电价的因素。分别将负荷与历史清算电价,等效负荷与历史清算电价,负荷、并网风电量与负荷的比值及历史清算电价作为神经网络的输入因子对市场清算电价进行分时段预测。算例采用丹麦电力市场的历史数据,分别对其2010年并网风电量所占比例较大和较小的日期进行预测,验证了选择负荷、并网风电量与负荷的比值及历史清算电价作为预测神经网络的输入变量是恰当的,其预测精度能够满足电力市场实际运行的需要。
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关键词
电价预测
出清电价
并网风电量
神经网络
概率分布
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职称材料
题名
考虑风电并网的分时段短期电价预测
被引量:
3
1
作者
唐兰兰
温步瀛
江岳文
机构
福州大学电气工程与自动化学院
出处
《电网与清洁能源》
2011年第12期84-89,94,共7页
基金
福建省自然科学基金资助项目(2008J0018)~~
文摘
考虑了并网风电量对电价影响,并将相关系数作为选取电价影响因素的标准,考虑了历史电价、负荷、并网风电量与负荷的比值等影响电价的因素。分别将负荷与历史清算电价,等效负荷与历史清算电价,负荷、并网风电量与负荷的比值及历史清算电价作为神经网络的输入因子对市场清算电价进行分时段预测。算例采用丹麦电力市场的历史数据,分别对其2010年并网风电量所占比例较大和较小的日期进行预测,验证了选择负荷、并网风电量与负荷的比值及历史清算电价作为预测神经网络的输入变量是恰当的,其预测精度能够满足电力市场实际运行的需要。
关键词
电价预测
出清电价
并网风电量
神经网络
概率分布
Keywords
price forecasting
clearing prices
grid-connected wind power
neural network
probability distribution
分类号
TM74 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
考虑风电并网的分时段短期电价预测
唐兰兰
温步瀛
江岳文
《电网与清洁能源》
2011
3
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