基于深度学习的风光场群功率预测方法研究

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随着风光场站集群化发展,大规模的风光电力接入电力系统会威胁电力系统的安全稳定运行。精准的风光功率预测能有效缓解这一问题,但是现有的风光功率预测方法多集中在场站级别,区域总出力对电力系统制定调度计划、安排旋转备用容量具有重要的意义。为此,提出了基于堆叠降噪自编码器的风光功率预测模型实现场站-区域风光功率预测。以分布在我国某省的风光场群的运行数据为例,验证所提模型的有效性。结果表明:与场站原有预测系统精度相比,平坦地形风电场功率预测精度平均提高了15.56%,光伏场站功率预测精度平均提高了21.75%;复杂地
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