【摘 要】
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风电功率短期预测模型多数以数值天气预报信息(numerical weather prediction,NWP)为输入,然而NWP数据存在一定的局限性.且以历史统计数据为输入时,误差会随预测提前时间的增
【机 构】
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输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学),重庆市沙坪坝区,400044国网重庆市电力公司江北供电分公司,重庆市渝北区,400147;
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风电功率短期预测模型多数以数值天气预报信息(numerical weather prediction,NWP)为输入,然而NWP数据存在一定的局限性.且以历史统计数据为输入时,误差会随预测提前时间的增大而急剧增加,因此常应用于超短期预测.为此提出了一种非迭代-分时段最优预测模型,首先以历史数据为输入,采用非迭代方式预测未来24 h的风电功率.然后找出分别使各个预测时段误差最小的最优输入个数,并求得基于历史风速数据和历史功率数据2种模型的分时段最优权重.实验证明,非迭代-分时段最优模型有效地消除了累积误差增大了预测范围,大大提高了各个时段的预测精度.与其他预测模型相比,该模型数据来源方便、结构简单、预测精度高.
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