【摘 要】
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由于风资源本身的随机性和波动性,大规模风电接入将给电力系统的安全、经济运行带来严峻的挑战。因此,对风电功率的准确预测,以及对风电接入后系统状态的预估具有重要意义。
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由于风资源本身的随机性和波动性,大规模风电接入将给电力系统的安全、经济运行带来严峻的挑战。因此,对风电功率的准确预测,以及对风电接入后系统状态的预估具有重要意义。首先通过大量历史样本统计,构建基于Markov链模型的风电功率概率预测方法,并在传统的Markov状态空间划分方法的基础上,根据风电出力的分布特点,应用不等分法划分状态空间,通过将风电功率的预测结果与实际结果比对,验证了该方法在提高风电功率预测精度上的有效性。
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