【摘 要】
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海上风电功率预测是大型风电场并网稳定运行的先决条件,风电功率预测的准确性对提高电网的质量和一致性具有重要作用。为提高风电功率预测误差,采用自回归移动平均(ARIMA)和
【机 构】
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哈尔滨理工大学经济与管理学院,北京信息科技大学科技处,哈尔滨理工大学盐城动力传动及智能装备产业研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.71672050,51607009)
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海上风电功率预测是大型风电场并网稳定运行的先决条件,风电功率预测的准确性对提高电网的质量和一致性具有重要作用。为提高风电功率预测误差,采用自回归移动平均(ARIMA)和改进的k-最近邻(kNN)两种预测方法对海上风电功率进行预测,结果表明,风电功率根据不同的特性可以用不同的预测方法进行预测,预测误差小于20%,通过改进预测方法,能够提高预测精度。最后,通过具体算例对改进的两种预测方法进行了验证,并将结果进行了对比,验证了两种算法在不同预测时间范围的有效性。
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