【摘 要】
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文章提出了基于灰色模型的超短期风电功率预测方法。灰色预测模型需要的运算数据较少,计算时间短,适于风电系统在线预测。首先,对GM(1,1)模型、灰色Verhulst模型和DGM模型预
【机 构】
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河北工业大学人工智能与数据科学学院,河北科技大学,大唐新能源试验研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61472273);河北省科技厅科技支撑重点项目(17214304D;16214510D);河北省教育厅科学技术研究青年基金项目(QN2016109)
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文章提出了基于灰色模型的超短期风电功率预测方法。灰色预测模型需要的运算数据较少,计算时间短,适于风电系统在线预测。首先,对GM(1,1)模型、灰色Verhulst模型和DGM模型预测步骤及理论公式进行阐述,并分析了相互关系及适用范围;其次,在运用改进模型进行功率预测时提出滚动预测机制,进行等维数据更新;最后,针对模型优化问题,讨论所取不同原始数据点数对预测精度的影响,并且研究了不同初始条件和不同背景值对预测误差的影响。以某风电场实际风机运行数据为研究对象,进行了风电功率预测,结果表明,模型所选数据点数和背
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