[发明专利]一种基于特征信息的三阶段短期风电场群功率预测方法有效
| 申请号： | 202010319994.9 | 申请日： | 2020-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN111525552B | 公开（公告）日： | 2023-06-09 |
| 发明（设计）人： | 廖胜利;程春田;刘本希;金新峰;刘战伟 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | H02J3/00 | 分类号： | H02J3/00;H02J3/38 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 梅洪玉 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于特征信息的三阶段短期风电场群功率预测方法。包括：特征点识别和预测，根据历史数据寻求能反映区域风电功率变化趋势的特征点，采用Elman神经网络预测模型，以各子区域的气象数据和区域历史风电功率数据作为模型的输入，以特征点风电场群功率作为输出对特征点功率进行预测；采用模糊匹配法生成风电功率曲线，根据上阶段预测得到的最优特征点，寻求历史上相似度最高的功率曲线为基准风电功率曲线，并把该曲线上的各点同倍比放大或缩小，得风电场群功率曲线；采用非参数回归技术，根据实际与预测风电功率偏差，建立误差分布函数，计算给定置信水平下的风电功率置信区间，得到风电场群功率区间预测范围。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 信息 阶段 短期 电场 功率 预测 方法 | ||
【主权项】：
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