因此,把握好风电分配因子之间的相关性,通过风电总量间接实现并网风电场的功率预测,或许是提高风电场功率预测精度的一种途径,更重要的是,这种研究思路需要的信息量少,更适合于电网层面上关于节点的风电预测,这就是提出本文预测方法的初衷。 综上所述,在充分利用电网数据采集功能的基础上,本文提出一种风电场输出功率超...
目前国内的超短期功率预测一般是指几个小时（如4小时）内15分钟平均的发电功率。
2）误差补偿得益于新模型的高预测精度，可以较为准确地对功率预测模型的误差进行预测，极大地减小了预测误差，使补偿之后的预测精度相较于补偿前的模型提高了46.5%。3）在风电功率波动较为剧烈的时段，其影响风电功率的风速、风向等特征变化也较为剧烈。由于新模型具有对非线性特征和深层隐藏关联更强的学习能力，因此...
预测短期是指在一段时间内，超短期是指在极短时间内。光功率预测短期是指在一段时间内，根据光纤网络的实时状态，预测光纤网络的光功率变化情况；超短期是指在一段极短的时间内，根据光纤网络的实时状态，预测光纤网络的光功率变化情况。光功率预测系统是利用现代数字通信技术、计算机技术、实时气象信息监测...
预测短期是指在一段时间内,超短期是指在极短时间内。光功率预测短期是指在一段时间内,根据光纤网络的实时状态,预测光纤网络的光功率变化情况;超短期是指在一段极短的时间内,根据光纤网络的实时状态,预测光纤网络的光功率变化情况。光功率预测系统是利用现代数字通信技术、计算机技术、实时气象信息监测技术、数值预报技...
新能源的功率预测根据时间可以划分为超短期（小时），短期（日），中期（周）和长期（月）。国内的超...
风功率短期预测和超短期预测的预测的时间范围不同。根据查询相关公开信息显示，短期预测的时间范围比较长，范围内天气和风力的变化比较明显，需要考虑更多的天气因素和复杂的数学模型，以预测风机组的发电功率。而超短期预测的时间范围比较短，需要考虑的因素较少，主要是对几分钟或几十分钟内的风速、风向等...
11月1日从国网山东省电力公司获悉,9月份,山东新能源超短期预测精度达97.4%,位居国家电网有限公司系统内首位。这得益于国网山东电力于7月份开始应用的新能源超短期功率预测模式。截至目前,新能源超短期功率预测模式已在山东省全部258座风电场、303座光伏电站应用,将超短期预测精度提升1.9个百分点,新能源发电功率预测时间...
因此,充分挖掘场站间的时空相关性有利于进一步提高分布式光伏发电功率预测精度。因此,该文提出了一种基于Attention-LSTM 的分布式光伏超短期功率预测方法。首先,将目标场站与邻近场站的出力数据作为模型的输入,利用长短期记忆神经网络提取各场站的时间特征。其次,利用Attention 机制动态挖掘各场站出力时间特征对目标场站...
根据《光伏发电站接入电力系统的技术规定》GB/T 19964-2012的相关要求,装机容量10MW及以上的光伏发电站应配置光伏发电功率预测系统,系统具有0h-72h短期光伏发电功率预测以及15min-4h超短期光伏发电功率预测功能。 光伏发电功率预测系统通过采集数值天气预报数据、实时环境气象数据、光伏电站实时输出功率数据、光伏组件运行状...