风电场短期风速预测与AGC仿真研究

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近年来,随着能源危机和环境污染等一系列问题的出现,风力发电作为一种洁净可再生的能源开采方式得到了世界各国的广泛重视和大力发展。然而,风能的随机性和波动性使得风电的并网运行仍存在一系列问题。本文采用了数据驱动的思想对风电并网最关心的风速和风电场输出功率预测问题进行了研究,并通过MATLAB仿真研究了风电场输出功率预测对于提高电网自动发电控制(AGC)调节效果的作用。首先,选取风场中采集的实际数据,以数据驱动思想为指导,选取自回归滑动平均(ARMA)模型和灰色Verhulst模型对风速进行了步长为十分钟
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