超短期风电功率预测误差数值特性分层分析方法

被引:40
|
作者
叶林 [1 ]
任成 [1 ]
赵永宁 [1 ]
饶日晟 [1 ]
滕景竹 [1 ]
机构
[1] 中国农业大学信息与电气工程学院
关键词
超短期风电功率预测; 广义误差分布; 分层分析; 误差补偿;
D O I
10.13334/j.0258-8013.pcsee.2016.03.012
中图分类号
TM614 [风能发电];
学科分类号
0807 ;
摘要
风电功率预测误差特性分析可以为电力系统优化调度与稳定运行提供更加准确的参考。该文提出一种根据超短期风电功率预测误差概率密度特性对误差进行分层,再依据误差波动性和不同层误差幅值特性进行分类处理的预测误差数值特性分析方法。在概率密度特性提取部分,采用改进后的广义误差分布模型对预测误差概率密度分布进行拟合。该误差分析方法结合了误差模型预测和误差概率密度拟合两种方法的优点,可以更为准确地对超短期风电功率预测误差进行分析和补偿。算例分析结果表明,改进广义误差分布模型的拟合效果优于正态分布、柯西分布和拉普拉斯分布这些常用模型,尤其在尾部特性拟合方面效果更为明显,所提出的误差分层分析方法可以有效减小风电功率预测误差。
引用
收藏
页码:692 / 700
页数:9
相关论文
共 10 条
  • [1] 超短期风电功率预测的自适应指数动态优选组合模型
    叶林
    朱倩雯
    赵永宁
    [J]. 电力系统自动化, 2015, 39 (20) : 12 - 18
  • [2] 基于数据特征提取的风电功率预测误差估计方法
    张凯锋
    杨国强
    陈汉一
    王颖
    丁恰
    [J]. 电力系统自动化, 2014, 38 (16) : 22 - 27
  • [3] 基于空间相关性的风电功率预测研究综述
    叶林
    赵永宁
    [J]. 电力系统自动化, 2014, 38 (14) : 126 - 135
  • [4] 基于风电场功率特性的日前风电预测误差概率分布研究
    丁华杰
    宋永华
    胡泽春
    吴金城
    范晓旭
    [J]. 中国电机工程学报, 2013, 33 (34) : 136 - 144
  • [5] 风电功率预测误差分段指数分布模型
    刘芳
    潘毅
    刘辉
    丁强
    李强
    王芝茗
    [J]. 电力系统自动化, 2013, 37 (18) : 14 - 19
  • [6] 基于线性回归的风电功率预测误差修正方法
    杨红英
    冯双磊
    王勃
    王伟胜
    刘纯
    [J]. 电力系统及其自动化学报, 2013, 25 (04) : 14 - 17
  • [7] 短期风电功率预测误差分布研究
    刘立阳
    吴军基
    孟绍良
    [J]. 电力系统保护与控制, 2013, 41 (12) : 65 - 70
  • [8] 短期风电功率预测误差综合评价方法
    徐曼
    乔颖
    鲁宗相
    [J]. 电力系统自动化, 2011, 35 (12) : 20 - 26
  • [9] An optimized mean variance estimation method for uncertainty quantification of wind power forecasts[J] . Abbas Khosravi,Saeid Nahavandi.International Journal of Electrical Power and Energy Systems . 2014
  • [10] Characterizing and Modeling Wind Power Forecast Errors from Operational Systems for Use in Wind Integration Planning Studies
    Hodge, Bri-Mathias
    Ela, Erik
    Milligan, Michael
    [J]. WIND ENGINEERING, 2012, 36 (05) : 509 - 524