典型文献
基于有限差分运行域的风电场全风况超短期出力动态区间建模
文献摘要：
风电功率具有波动大、不确定性强等特点,场级超短期出力在风电机组风况、出力方面的时延性及时空分散性尚未有效解决.首先,针对周期性风向数据,对机组进行风向聚类并划分风向扇区.其次,提出两步相关性分析法,确定对场级出力影响大且相对独立的多元特征风速.然后,基于有限差分运行域定义回归向量,采用长短期记忆神经网络进行超短期时序动态建模,并结合非参数条件核密度估计法和半参数Copula估计法构建区间模型.最后,通过算例仿真验证了动态区间模型的有效性与可靠性.该模型适用分钟级至秒级的风电场动态响应特性建模,对风电场快速一次调频、无功调压等研究具有指导意义.
文献关键词：
风力发电;高维风向聚类;扇区划分;多元特征风速;有限差分回归向量;深度学习神经网络;动态区间建模
中图分类号：
作者姓名：
胡阳;李倩;房方;郝雨辰
作者机构：
华北电力大学 控制与计算机工程学院,北京市 昌平区 102206;电站能量传递转化与系统教育部重点实验室(华北电力大学),北京市 昌平区 102206;国网江苏省电力有限公司,江苏省 南京市 210017
文献出处：
引用格式：
[1]胡阳;李倩;房方;郝雨辰-.基于有限差分运行域的风电场全风况超短期出力动态区间建模)[J].电网技术,2022(04):1346-1354,中插16-中插18
A类：
动态区间建模,多元特征风速,高维风向聚类,有限差分回归向量
B类：
分运,运行域,风电场,风况,超短期,出力,力动态,风电功率,风电机组,时延,延性,分散性,两步,相关性分析法,长短期记忆神经网络,时序动态,动态建模,非参数,数条,条件核密度估计,核密度估计法,Copula,区间模型,仿真验证,分钟级,动态响应特性,特性建模,一次调频,无功调压,风力发电,扇区划分,深度学习神经网络
AB值：
0.298344
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