【摘 要】
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随着风电场规模的增大,风电功率爬坡事件给电网带来的影响越来越显著,提高爬坡事件识别与预测精度对电网安全经济运行具有重要意义。阐述了爬坡事件的定义,提出了基于小波变
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划项目(973计划)(2013CB228201);国家自然科学基金(51307017);吉林省科技发展计划项目(20140520129JH);吉林省产业技术研究与开发专项项目(2014Y124)
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随着风电场规模的增大,风电功率爬坡事件给电网带来的影响越来越显著,提高爬坡事件识别与预测精度对电网安全经济运行具有重要意义。阐述了爬坡事件的定义,提出了基于小波变换(WT)的风电功率爬坡事件识别方法,建立了风电功率爬坡事件的WT-SVM预测模型。以某风电场的实测风电功率数据为例,进行不同时段的识别与预测。结果表明,基于WT的方法可以快速准确地识别风电功率爬坡事件及其特征值,WT-SVM爬坡事件预测模型可以提高风电功率爬坡事件预测准确度。
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