基于时空相关性的大规模风电功率短期预测方法研究

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大规模风电并网给电力系统的安全稳定运行带来了严峻的挑战,风电功率预测是应对风电不确定性、促进风电消纳的重要途径。传统的预测方法因考虑因素单一,精度的提升空间有限,因此亟需研究新的理论和方法,通过在广域范围内充分挖掘和利用风电场之间的时空相关性,来有效改善风电功率预测效果。本文研究了风电场异常数据的分析与处理方法,为预测提供高质量的基础数据;对大规模风电功率的时空变化规律进行了分析,进而从不同的层面,在时空相关性的框架下,以时空信息的合理化利用为核心原则,针对独立风电场、集群内风电场和集群提出了一系列
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基于普通数据类型的信息融合方法与信息聚集函数是很多评估和决策问题的基础,并应用在许多领域中。随着现代化科技和经济的日益发展,全球经济化的形成,越来越多的管理和决策问题遇到的数据都不再是简单的数据类型,而是更为复杂的不确定信息。正是由于信息的不确定性,导致了社会的经济发展出现了一系列问题,因而这类研究是迫切需要的。在多属性群决策中,各专家间或指标间的相对重要性既可体现为权值向量,也可体现为模糊测度。
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