风电功率波动特性分析与预测     

薛舒芃  ;姚曈彤  ;赵趯  ;朱家明 《铜仁学院学报》2014,(4):167-171

风电功率波动特性的分析问题涉及到空间位置、时间窗宽、机组规模等多方面因素。通过运用SAS、Matlab、Eviews等软件,深入探讨了风电功率的最佳概率分布,不同时间间隔数据对功率波动信息的度量能力的差异,以及建立 ARMA 模型对风电功率的滚动预测等内容,从不同角度分析风电功率的波动特性,对改善风电预测精度和克服风电接入给电网造成的不利影响具有重要的意义。  相似文献   

BP神经网络在风电功率预测中的应用   总被引：1，自引：0，他引：1  

周斌  文亮  杨力  唐坤金 《宜宾学院学报》2012,(6):30-32

在分析风电机组输出功率波动性基础之上,建立了三层输入和一层输出的BP神经网络模型.首先,结合经验公式确定隐含层节点数大致区间范围,随机搜索找出训练效果较好的隐含层节点数为7;然后,通过多次的网络训练调节各参数值,找出训练结果较好的各参数;最后,通过训练好的BP网络实时预测了风电功率.将预测出的数据与实际数据比较,误差较小,说明了该方法能合理地用于预测风电功率输出.  相似文献   

风电功率预测准确性分析     

苏赞  王维庆  王健波  常喜强  张新燕 《华章》2012,(22)

摘要风电并网容量迅猛增加,风电与系统之间的联系越来越密切,必须考虑风能的波动性和问歇性引起风电出力的变化给电力系统电能质量、安全稳定运行和经济效益带来的不利影响。因此,进行风电功率预测具有重要的现实意义。首先对风速和风电出力预测的分类和方法进行了探讨,然后简要综述了国内外风功率预测技术的研究现状,最后针对我国现阶段风电功率预测产生误差的原因进行了阐述并提出了建议。  相似文献   

基于QPSO-LSTM的短期风电负荷预测模型     

谭才兴  岳雨霏  汤赐 《中阿科技论坛(中英文)》2023,(12):88-91

准确的风电预测可以提高电网的稳定性和可靠性,优化风电发电计划,降低能源成本。为了提高短期电力负荷预测的精度,文章探讨了一种基于QPSO算法对LSTM神经网络进行优化的算法,并根据LSTM神经网络以及QPSO算法的基本原理,利用QPSO算法对LSTM的超参数及网络拓扑结构进行优化,建立QPSO-LSTM短期风电负荷预测模型。仿真结果表明,QPSO-LSTM模型较传统的LSTM模型预测精度更高,且具有更快的收敛速度。  相似文献   

基于神经网络的风电功率预测     

张泽麟  徐金玉  杨新 《渭南师范学院学报》2015,(2):41-48

根据风电功率的波动特性,提出一种基于BP神经网络模型的预测方法.利用某风电场的实测数据,首先采用不同的分布拟合风电功率波动的阶跃变化和平稳系数的概率密度函数,发现采用t location-scale(tls)分布拟合效果最佳;其次利用tls分布的位置参数、尺度参数、形状参数和变异系数,对不同时间间隔的风电功率波动的阶跃变化和平稳系数进行分析,发现最佳预测时间间隔为10 min;最后通过神经网络预测检验,得出采用10 min间隔进行预测效果最好,此时的平均绝对误差为243 668,平均绝对百分误差为65.43%,标准误差为19 694.  相似文献   

港股新能源行业持续向好     

韩玲 《阅读与作文(高中版)》2017,(17)

数据显示,新能源行业一季度数据回暖,并有可能延续全年,我们从风电、光伏以及核电三个子行业进行分析,此外,我们首推新天绿色能源(00956.HK)和华能新能源(00958.HK). 风电: 2017年存量改善趋势逐步形成 风电行业方面,一季度数据继续向好.其中一季度新增装机352万千瓦,同比增长40.2％,增速较上年同期(26.1％)提高较大.累计装机达到1 5139万千瓦,同比增长12.9％,增速较上年同期(33.2％)出现较大幅度下滑.  相似文献   

基于卡尔曼滤波的网络安全预测     

《湘南学院学报》2019,(2):22-25

针对现有网络安全态势预测模型往往只能对离线数据进行预测,无法根据历史信息来对当前数据进行在线实时预测的问题,提出了一种基于卡尔曼滤波的网络安全态势预测方法.首先,介绍了卡尔曼滤波的基本原理和相应的状态方程和预测方程,然后设计了基于卡尔曼滤波的网络安全态势在线预测算法,算法采用最小二乘方法来求解预测方程中的权值矩阵和噪声参数,从而获得了相应的预测表达式,可以实现对网络安全态势的实时预测.为了验证所提模型的预测效果,将其应用于离线数据集和在线实时数据中,并与其它方法进行了比较.仿真结果表明:所提模型能准确有效地对网络安全态势进行预测,具有预测精度高的优点,和其他方法相比,具有较大的优越性.  相似文献   

风电项目全生命周期风险管理研究   总被引：2，自引：0，他引：2  

赵治 《徐州师范大学学报(哲学社会科学版)》2010,36(6)

节能减排对我国经济和环境的协同发展具有十分重要的意义,电力工业减少碳排放的一个重要途径是发展新能源发电.风力发电是目前技术最成熟、发展潜力最大的新能源发电技术,对风电项目风险管理进行研究可以提高风电项目管理的科学性和系统性.结合全生命周期理论和风电项目的特点,通过将风电项目划分成投资规划、可行性研究、施工和运行四个阶段并对这四个阶段进行风险因素的识别以及分析,可以更加全面地对风电项目的风险进行管理,为风电项目的风险管理提供借鉴.  相似文献   

基于灰色理论的房地产预测模型     

周金亮  郑鹏 《赤峰学院学报(自然科学版)》2009,25(7):51-52

本文根据已知的数据对房地产价格未来的发展趋势做出预测分析.采用灰色预测法,主要以灰色理论中的GM（1,1）模型对房地产商品价格走势进行预测.首先,我们对数据进行了检验和处理,然后基于灰色理论的房地产预测模型建模,最后用参差检验法对模型做出检验,得到假设模型成立,从而做出了关于郑州房地产商品房销售价格预测预报.  相似文献   

灰色模型和最小二乘支持向量机在短期负荷组合预测中的应用     

曹彦  谭永杰  周驰 《许昌学院学报》2013,32(5):32-37

提出了结合数据预处理和灰色模型(GM)的最小二乘支持向量机(LS-SVM)短期负荷预测模型和算法.该模型在数据预处理的基础上,根据时刻T,通过缩小的样本集建立灰色模型,利用灰色模型的预测结果构建最小二乘支持向量机,最终,通过建立的最小二乘支持向量机对预测时刻进行预测.该算法不仅通过数据预处理策略提高了预测精度,而且避免了组合预测模型中权值选择问题.采用上述方法对河南电网负荷进行了预测分析,结果证明了该方法的有效性.  相似文献