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《考虑时空相关性的集群风电场功率预测方法》是一篇关于风电功率预测的研究论文,全文共19页。该文针对当前风电功率预测中存在的时空相关性问题,提出了一种新的预测方法,旨在提高预测的准确性与稳定性。
文章首先分析了风电场功率预测的重要性,指出随着风能发电在能源结构中的比重不断增加,准确预测风电场的输出功率对于电网调度、能源管理以及电力市场交易具有重要意义。然而,由于风速、风向等气象因素的复杂性和不确定性,传统的单点风电场预测方法难以满足实际需求。
为了克服这一问题,本文引入了时空相关性的概念,强调在进行功率预测时,不仅要考虑单个风电场内部的气象变化,还要分析多个风电场之间的空间关联性以及时间上的动态变化。通过构建多维数据模型,结合机器学习和统计分析方法,实现对集群风电场功率的联合预测。
研究结果表明,该方法在多个实际案例中均表现出较高的预测精度,有效提升了风电功率预测的可靠性。此外,该方法还具备良好的可扩展性,能够适应不同规模和布局的风电场集群。
综上所述,《考虑时空相关性的集群风电场功率预测方法》为风电功率预测提供了一个创新的思路和实用的技术方案,对于推动风能产业的发展具有重要的理论价值和现实意义。
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