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基于有限差分运行域的风电场全风况超短期出力动态区间建模
被引量:
6
1
作者
胡阳
李倩
+1 位作者
房方
郝雨辰
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2022年第4期1346-1354,共9页
风电功率具有波动大、不确定性强等特点,场级超短期出力在风电机组风况、出力方面的时延性及时空分散性尚未有效解决。首先,针对周期性风向数据,对机组进行风向聚类并划分风向扇区。其次,提出两步相关性分析法,确定对场级出力影响大且...
风电功率具有波动大、不确定性强等特点,场级超短期出力在风电机组风况、出力方面的时延性及时空分散性尚未有效解决。首先,针对周期性风向数据,对机组进行风向聚类并划分风向扇区。其次,提出两步相关性分析法,确定对场级出力影响大且相对独立的多元特征风速。然后,基于有限差分运行域定义回归向量,采用长短期记忆神经网络进行超短期时序动态建模,并结合非参数条件核密度估计法和半参数Copula估计法构建区间模型。最后,通过算例仿真验证了动态区间模型的有效性与可靠性。该模型适用分钟级至秒级的风电场动态响应特性建模,对风电场快速一次调频、无功调压等研究具有指导意义。
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关键词
风力发电
高维风向聚类
扇区划分
多元特征风速
有限差分回归向量
深度学习神经网络
动态区间建模
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职称材料
题名
基于有限差分运行域的风电场全风况超短期出力动态区间建模
被引量:
6
1
作者
胡阳
李倩
房方
郝雨辰
机构
华北电力大学控制与计算机工程学院
电站能量传递转化与系统教育部重点实验室(华北电力大学)
国网江苏省电力有限公司
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2022年第4期1346-1354,共9页
基金
国家电网有限公司总部科技项目“基于人工智能的新能源资源分析及预测技术”(NY71-20-039)。
文摘
风电功率具有波动大、不确定性强等特点,场级超短期出力在风电机组风况、出力方面的时延性及时空分散性尚未有效解决。首先,针对周期性风向数据,对机组进行风向聚类并划分风向扇区。其次,提出两步相关性分析法,确定对场级出力影响大且相对独立的多元特征风速。然后,基于有限差分运行域定义回归向量,采用长短期记忆神经网络进行超短期时序动态建模,并结合非参数条件核密度估计法和半参数Copula估计法构建区间模型。最后,通过算例仿真验证了动态区间模型的有效性与可靠性。该模型适用分钟级至秒级的风电场动态响应特性建模,对风电场快速一次调频、无功调压等研究具有指导意义。
关键词
风力发电
高维风向聚类
扇区划分
多元特征风速
有限差分回归向量
深度学习神经网络
动态区间建模
Keywords
wind power generation
high dimensional wind direction clustering
sector division
multivariate characteristic wind speed
finite difference regression vector
deep learning neural network
dynamic interval modeling
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
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被引量
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1
基于有限差分运行域的风电场全风况超短期出力动态区间建模
胡阳
李倩
房方
郝雨辰
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2022
6
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