超短期预测相关论文
云层对光伏电站的遮挡会导致光伏发电功率的随机波动，进而给电网稳定运行带来挑战，特别是在新能源渗透率不断提升的战略背景下，电网安......
针对光伏短期预测不能考虑云团因素以及云团移动机理建模复杂的问题,对模型与数据混合驱动的分布式光伏超短期高精度功率预测方法......
光伏（PV）输出功率受到云的透射率、厚度和高度的影响,同时云层在不同演化模式下对PV发电也有着不同程度的影响。针对上述云特征的影......
由于传统化石能源具有较强的污染性和不可再生性,能源转型势在必行。风能作为一种可再生清洁能源,因具有很大的发展潜力和应用空间......
针对风电功率预测（WPF）问题,提出一种基于离散小波变换（DWT）、时间卷积网络（TCN）和长短期记忆（LSTM）神经网络的混合深度学习模型（DWT-TCN-LS......
随着分布式光伏发电装机占比的不断提高，对分布式光伏发电功率预测提出了新的要求。但由于运行成本的约束，分布式光伏电站难以直接建......
精确的电动汽车充电站充电负荷预测是提高充电站安全经济运行的重要措施,也是支撑充电基础设施新建、扩容规划决策的重要基础.为提......
近年来极端事件频发威胁着电力系统的可靠性,而同时新能源的随机性、波动性加大了电力系统的调控难度。提高对风、光出力的预测准......
学位
研究光伏发电功率预测对于保障电网稳定运行、提升电网光电消纳能力、减少光伏电站由于限电带来的经济损失、提高电站运营管理效率......
超短期风电功率预测可为机组控制和能源经济调度提供重要指导.为削弱风能波动性对于超短期风电功率预测精度的影响,提出了一种引入......
为应对风电功率不确定性问题带来的电网安全稳定运行风险，近年来区间预测方法受到了广泛关注，但现有研究主要集中于单风电场预测领域......
风电场的功率优化和风电机组的优化控制需要每台风电机组高精度的风速和功率超短期预测。然而,单台风电机组的风速、风电功率的超......
太阳能是未来清洁能源的关键,由于各种气象因素的影响,光伏发电通常不稳定。准确预测光伏发电功率的方法已成为解决光伏发电规划和......
随着我国社会的快速进步和经济发展,在现代电力系统当中风力发电所占得比重越来越高,这将直接影响电能的质量和电力系统运行的稳定......
广东电网中部分220 kV站点负荷冲击特性强,存在短时大幅波动且预测困难的特点,严重影响了实时市场出清过程中断面安全校核的准确性......
该文介绍了国内首套在电网端运行的风电功率超短期预测预报系统，介绍了其系统组成及在甘肃电网运行情况。其中具体介绍了超短期预测......
针对电动汽车充电对电网造成的线路过载、电压跌落、电能质量差等问题,当前的充电管理系统大多关注电网负荷曲线的峰谷差,不考虑电......
风电功率超短期预测通常依据历史数据滚动预测得到,因此,历史数据的时间分辨率对预测结果的准确性有显著影响.首先给出“预测信息......
太阳能对人类来说是永不枯竭的能源,利用太阳能发电是太阳能利用的重要方式。精确的光伏功率预测能促进电网安全稳定运行,提高电能......
风力发电大规模并网时,风电功率的波动性和非线性给电网稳定运行带来了巨大的安全隐患。因此,对风电功率进行超短期预测可以及时调......
风能作为一种绿色清洁的能源,以其成本低廉,便于开发利用的优势,开始从补充能源向战略替代能源转变。我国的风能资源十分丰富,具有......
风电作为商业应用最成熟的新能源发电技术在全世界范围内被广泛应用,我国风力发电也在飞速发展,截至2013年底,我国风电装机总容量......
针对目前国内外风功率预测精度普遍不高,预测效果难以为电力系统调度提供可靠保障的现象,提出了一种基于CNN的区域风功率预测方法......
通过挖掘光伏序列的混沌特性,提出一种基于混沌特征改进的鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)相关向量机(relevance ......
文中旨在提高晴空或有薄云这类小波动场景下的光伏功率超短期预测精度.虽然,太阳辐射的日周期性和年周期性使光伏功率序列具有确定......
光伏功率数据受天气情况影响难免存在异常使得多步预测难以达到理想的准确率.为克服这些缺陷,利用最小二乘滤波能准确识别数据时间......
传统的超短期风速预测方法往往采用风电场内单一位置处风速信号进行预测,忽略了风电机组间的风速相关性,导致预测模型难以考虑地形......
随着电力系统的不断发展,电力系统中电压波动、无功功率不足或过剩等问题也不断出现,严重影响了供电系统的稳定。为了满足用电客户......
电力系统中的波动负荷,如工业生产中的冲击负荷,会造成电网电压波动及功率因数偏低,缩短电气设备的使用寿命。风电场并网运行时需......
提出动态选择线性组合预测方法，采用不同BP、RBF神经网络和序列最小优化SMO（sequential minimal optimization）算法为预测模型，先用K近......
风电和光伏是公认的环保能源,它们的开发利用能够缓解日益严峻的环境污染问题。然而,风电功率和光伏功率具有随机性和波动性,增加......
针对风储电站实时跟踪发电目标,研究储能系统发电控制策略。该控制策略基于风电场实时输出功率超短期预测,根据风电场预测输出功率......
针对风电功率超短期预测精度不高的问题,提出了一种结合Theil不等系数与改进诱导有序加权算子的组合预测方法。由于预测时刻的实际......
针对超短期风电功率预测问题，考虑了风电场复杂的噪声背景和风电功率的波动性，提出了一种基于小波阀值降噪-BP神经网络的超短期风电......
数值天气预报(NWP)是影响风电场超短期预测精度的主要因素。采用数据挖掘技术中的主成分分析方法,对位于一个风电场多个位置的NWP......
建筑周围气象参数的不确定性和持续波动性，为建筑系统动态负荷预测及实时优化控制带来困难。文章以最小二乘支持向量机（LSSVM）作为预......
为了抑制风电随机波动和提高风电超短期预测精度,提出了一种基于此双目标时变交集的电池储能控制方法。首先,分别制定了抑制风电波......
以数据驱动为主要特征的超短期风功率预测是大规模风电并网运行的关键基础之一。按照预测流程,从数据挖掘、机器学习算法及风速-功......
随着交直流混合电网的快速发展以及风电光伏等新能源规模的不断扩大,现代电网的形态日益复杂,运行方式发生了较大的变化,传统的离......
针对风电功率具有非平稳性和波动集群现象,提出一种基于集合经验模态分解和自回归条件异方差组合模型预测方法。该方法通过EEMD分......
建立了风电功率预测系统并提高其预测精度和预测速度.分析影响风机出力的主要因素并结合风电场实测风速数据和环境参数,提出了一种......
在光聚热发电中,云层作为影响辐照量的根本原因之一,其生消与移动都会对电力输出稳定性造成影响。因此,对镜场范围内云层运动趋势......
