考虑多位置NWP和非典型特征的短期风电功率预测研究

夏杨红宋家康彭勇刚王晓明蔡宏达

浙江大学;

摘要：

数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)是短期风电功率预测模型的主要输入.通常,传统模型只考虑NWP的风速、风向、温度、湿度、压强这5类典型特征,且多数在单位置NWP的基础上建立.因此,为充分利用NWP信息,研究了NWP非典型特征的可用性,并考虑了多个位置的NWP信息.在考虑多位置NWP及非典型特征时,提出了以最大相关-最小冗余原则提取输入变量的预测方法,并和通过主成分分析提取的方法进行对比.结果表明,多位置NWP和非典型特征均包含有效信息,有利于提高预测精度.而在考虑多位置NWP和非典型特征时,以最大相关-最小冗余原则建立的模型比通过主成分分析建立的模型预测精…展开v

关键词：短期风电功率预测、非典型特征、多位置、特征选择、数值天气预报

所属期刊栏目：42

分类号：TM614(发电、发电厂)

资助基金：国家重点研发计划;浙江省重点研发计划项目;浙江省自然科学基金

在线出版日期：2018-11-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：3234-3240