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分布函数差异化导向的风电功率预测误差气象条件概率建模方法
文献摘要：
从统计学角度分析条件概率分布的差异性对于随机决策问题的重要性,并提出一种分布函数差异化导向的风电功率预测误差气象条件概率建模方法.以预测误差概率分布总体差异程度最大化为目标,利用改进的K-means算法进行气象数据聚类,并基于聚类结果对风电功率预测误差数据进行分箱;采用通用分布拟合不同气象模式的误差概率密度,得到解析化的风电功率预测误差气象条件概率分布.利用支持向量机实现气象模式识别,从而基于数值天气预报为调度计算提供相应气象模式下的误差条件概率模型.以中国华北地区某风电场历史数据为例,验证了所提方法的有效性,且相较于不考虑气象的简单统计频次模型,所提模型可使系统的风电消纳水平得到有效提升.
文献关键词：
风电功率;预测误差;气象;条件概率分布;分布函数差异化
中图分类号：
作者姓名：
刘念璋;杨健;柳玉;姜尚光;柯德平;孙元章
作者机构：
武汉大学 电气与自动化学院,湖北 武汉 430072;国家电网有限公司华北分部,北京 100000
文献出处：
引用格式：
[1]刘念璋;杨健;柳玉;姜尚光;柯德平;孙元章-.分布函数差异化导向的风电功率预测误差气象条件概率建模方法)[J].电力自动化设备,2022(12):58-65
A类：
分布函数差异化
B类：
风电功率预测,预测误差,气象条件,概率建模,分析条件,条件概率分布,随机决策,决策问题,means,行气,气象数据,数据聚类,差数,分箱,分布拟合,同气,概率密度,解析化,模式识别,数值天气预报,概率模型,中国华北地区,风电场,历史数据,风电消纳水平
AB值：
0.24269
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