【摘 要】
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微电网技术是推动可再生能源开发与利用的有效途径。风电的随机性严重影响了微电网的运行特性。快速而准确地预测出风电输出功率是减小风电随机性对微电网运行消极影响的关键所在。本文以小波变换以及粒子群优化的稀疏贝叶斯学习回归模型为基础,对风电功率预测、负荷预测以及微电网系统多目标优化运行问题展开了研究。第一步,分析微电网中风力发电机、光伏电池、微型燃气轮机和燃料电池的工作原理以及运行特性,在此基础上对各单元
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微电网技术是推动可再生能源开发与利用的有效途径。风电的随机性严重影响了微电网的运行特性。快速而准确地预测出风电输出功率是减小风电随机性对微电网运行消极影响的关键所在。本文以小波变换以及粒子群优化的稀疏贝叶斯学习回归模型为基础,对风电功率预测、负荷预测以及微电网系统多目标优化运行问题展开了研究。第一步,分析微电网中风力发电机、光伏电池、微型燃气轮机和燃料电池的工作原理以及运行特性,在此基础上对各单元进行建模。继而分析了各类储能系统的工作原理并建立了混合储能模型。第二步,基于贝叶斯理论在数据挖掘中的巨大
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