【摘 要】
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由于风力发电具有波动性、间歇性、随机性,准确的预测风电场发电功率的变化趋势和变化空间对风电场与电力系统的协调运行具有重要的意义.首先通过对风电场发电功率的时间序列
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院 兰州 730050
【出 处】
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第五届电工技术前沿问题学术论坛暨湖南省电工技术学会2012年学术年会
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由于风力发电具有波动性、间歇性、随机性,准确的预测风电场发电功率的变化趋势和变化空间对风电场与电力系统的协调运行具有重要的意义.首先通过对风电场发电功率的时间序列进行模糊信息粒化,然后对粒化后的数据,利用支持向量机回归预测模型进行回归预测,最后用甘肃酒泉地区某风电场的实测数据进行了仿真验证,仿真结果表明本模型可以有效地预测未来风电功率的变化趋势和变化空间,验证了该算法的可行性和有效性.
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