【摘 要】
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提出一种异于传统智能算法的风电功率在线预测方法。通过构造内外力作用和能量函数,将风电功率预测问题转化为无约束优化问题,使得快速、实时、同步功率预测变为可能。在内外
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51777121)
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提出一种异于传统智能算法的风电功率在线预测方法。通过构造内外力作用和能量函数,将风电功率预测问题转化为无约束优化问题,使得快速、实时、同步功率预测变为可能。在内外力协同作用下,预测朝着承载物理轮廓、匹配波动特征的方向收敛。随着预测进行,同步修正能量函数的权值,进一步提升预测精度。该方法操作简便、运算速度快,克服了传统算法易出现的过拟合、边缘预测误差大、训练时间长的问题。在可再生能源日益发展的形势下,该方法凸显出在风电系统在线、实时、同步功率预测中应用的可行性与重要性。
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