基于大数据模型的电网风电场群总功率预测

作     者：魏梦飒 陆增洁 徐建清 李强 WEI Meng-sa;LU Zeng-jie;XU Jian-qing;LI Qiang

作者机构：国网上海市电力公司松江供电公司上海201600 国网上海市电力公司市北供电公司上海201900 

基　　金：国家重点研究计划项目(2017YFA0700303) 

出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)

年 卷 期：2019年第27卷第23期

页      码：64-67,72页

摘      要：为有效掌握电网风电场群的泛化能力,实现高精度、高效率的电网输配电,设计基于大数据模型的电网风电场群总功率预测模型。利用大数据建模条件,对电网风电场群的波动效果进行分类,并建立具有普遍性的一般波动属性条件,完成基于大数据模型的电网风电场群波动特性分析。利用上述分析结果,搭建标准的神经预测网络,并对风电场群总功率的汇聚层级别进行划分,再整合所有理论依据对预测规律进行总结,完成新型理论模型搭建,实现基于大数据模型的电网风电场群总功率预测。对比实验结果表明,与传统模型相比,应用新型总功率预测模型后,电网配电精度的平均值达到55%以上,单向输电效率最大值接近97%,电网风电场群的泛化能力得到良好控制。

主 题 词：大数据模型 电网风电场 功率预测 波动分类 属性条件 神经网络 汇聚层级 预测规律 

学科分类：080903[080903] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 

D　O　I：10.14022/j.issn1674-6236.2019.23.013

馆 藏 号：203829508...