风力发电机组出力组合区间预测算法

doi:10.13295/j.cnki.jlut.2015.0053

	风力发电机组出力组合区间预测算法; 风力发电机组出力组合区间预测算法; 风力发电机组出力组合区间预测算法; 风力发电机组出力组合区间预测算法; 风力发电机组出力组合区间预测算法; 风力发电机组出力组合区间预测算法; 风力发电机组出力组合区间预测算法; 风力发电机组出力组合区间预测算法; 风力发电机组出力组合区间预测算法
	陈伟; 蒲跃; 裴喜平; 李恒杰; 张萍; 吴丽珍
刊名	兰州理工大学学报 ; 兰州理工大学学报 ; 兰州理工大学学报 ; 兰州理工大学学报 ; 兰州理工大学学报 ; 兰州理工大学学报 ; 兰州理工大学学报 ; 兰州理工大学学报 ; 兰州理工大学学报
	2015 ; 2015 ; 2015 ; 2015 ; 2015 ; 2015 ; 2015 ; 2015 ; 2015
期号	2015年06期页码:84-89
关键词	模糊信息粒化模糊信息粒化模糊信息粒化模糊信息粒化模糊信息粒化模糊信息粒化模糊信息粒化模糊信息粒化模糊信息粒化最小二乘支持向量机最小二乘支持向量机最小二乘支持向量机最小二乘支持向量机最小二乘支持向量机最小二乘支持向量机最小二乘支持向量机最小二乘支持向量机最小二乘支持向量机混沌时间序列混沌时间序列混沌时间序列混沌时间序列混沌时间序列混沌时间序列混沌时间序列混沌时间序列混沌时间序列出力区间预测出力区间预测出力区间预测出力区间预测出力区间预测出力区间预测出力区间预测出力区间预测出力区间预测
ISSN号	ISSN：1673-5196 ; ISSN：1673-5196 ; ISSN：1673-5196 ; ISSN：1673-5196 ; ISSN：1673-5196 ; ISSN：1673-5196 ; ISSN：1673-5196 ; ISSN：1673-5196 ; ISSN：1673-5196
DOI	10.13295/j.cnki.jlut.2015.0053 ; 10.13295/j.cnki.jlut.2015.0053 ; 10.13295/j.cnki.jlut.2015.0053 ; 10.13295/j.cnki.jlut.2015.0053 ; 10.13295/j.cnki.jlut.2015.0053 ; 10.13295/j.cnki.jlut.2015.0053 ; 10.13295/j.cnki.jlut.2015.0053 ; 10.13295/j.cnki.jlut.2015.0053 ; 10.13295/j.cnki.jlut.2015.0053
英文摘要	论述风电机组出力的准确预测对含大规模风电场电力系统的经济、安全运行具有重要意义,提出基于模糊信息粒化-最小二乘支持向量机和混沌时间序列的出力组合区间预测方法.首先用最大-最小贴进度的方法建立风速组合区间预测模型,然后在风速区间预测的基础上,通过风速与出力之间的关系-功率曲线,得到风电机组出力在未来时刻的变化区间.对提出的预测模型,使用甘肃酒泉某风电场和美国Wisconsin州Butler ridge风电场的现场实测数据进行测试验证,结果表明通过该预测模型得到的风电机组出力变化区间具有较高的精度和置信水平.; 论述风电机组出力的准确预测对含大规模风电场电力系统的经济、安全运行具有重要意义,提出基于模糊信息粒化-最小二乘支持向量机和混沌时间序列的出力组合区间预测方法.首先用最大-最小贴进度的方法建立风速组合区间预测模型,然后在风速区间预测的基础上,通过风速与出力之间的关系-功率曲线,得到风电机组出力在未来时刻的变化区间.对提出的预测模型,使用甘肃酒泉某风电场和美国Wisconsin州Butler ridge风电场的现场实测数据进行测试验证,结果表明通过该预测模型得到的风电机组出力变化区间具有较高的精度和置信水平.; 论述风电机组出力的准确预测对含大规模风电场电力系统的经济、安全运行具有重要意义,提出基于模糊信息粒化-最小二乘支持向量机和混沌时间序列的出力组合区间预测方法.首先用最大-最小贴进度的方法建立风速组合区间预测模型,然后在风速区间预测的基础上,通过风速与出力之间的关系-功率曲线,得到风电机组出力在未来时刻的变化区间.对提出的预测模型,使用甘肃酒泉某风电场和美国Wisconsin州Butler ridge风电场的现场实测数据进行测试验证,结果表明通过该预测模型得到的风电机组出力变化区间具有较高的精度和置信水平.; 论述风电机组出力的准确预测对含大规模风电场电力系统的经济、安全运行具有重要意义,提出基于模糊信息粒化-最小二乘支持向量机和混沌时间序列的出力组合区间预测方法.首先用最大-最小贴进度的方法建立风速组合区间预测模型,然后在风速区间预测的基础上,通过风速与出力之间的关系-功率曲线,得到风电机组出力在未来时刻的变化区间.对提出的预测模型,使用甘肃酒泉某风电场和美国Wisconsin州Butler ridge风电场的现场实测数据进行测试验证,结果表明通过该预测模型得到的风电机组出力变化区间具有较高的精度和置信水平.; 论述风电机组出力的准确预测对含大规模风电场电力系统的经济、安全运行具有重要意义,提出基于模糊信息粒化-最小二乘支持向量机和混沌时间序列的出力组合区间预测方法.首先用最大-最小贴进度的方法建立风速组合区间预测模型,然后在风速区间预测的基础上,通过风速与出力之间的关系-功率曲线,得到风电机组出力在未来时刻的变化区间.对提出的预测模型,使用甘肃酒泉某风电场和美国Wisconsin州Butler ridge风电场的现场实测数据进行测试验证,结果表明通过该预测模型得到的风电机组出力变化区间具有较高的精度和置信水平.; 论述风电机组出力的准确预测对含大规模风电场电力系统的经济、安全运行具有重要意义,提出基于模糊信息粒化-最小二乘支持向量机和混沌时间序列的出力组合区间预测方法.首先用最大-最小贴进度的方法建立风速组合区间预测模型,然后在风速区间预测的基础上,通过风速与出力之间的关系-功率曲线,得到风电机组出力在未来时刻的变化区间.对提出的预测模型,使用甘肃酒泉某风电场和美国Wisconsin州Butler ridge风电场的现场实测数据进行测试验证,结果表明通过该预测模型得到的风电机组出力变化区间具有较高的精度和置信水平.; 论述风电机组出力的准确预测对含大规模风电场电力系统的经济、安全运行具有重要意义,提出基于模糊信息粒化-最小二乘支持向量机和混沌时间序列的出力组合区间预测方法.首先用最大-最小贴进度的方法建立风速组合区间预测模型,然后在风速区间预测的基础上,通过风速与出力之间的关系-功率曲线,得到风电机组出力在未来时刻的变化区间.对提出的预测模型,使用甘肃酒泉某风电场和美国Wisconsin州Butler ridge风电场的现场实测数据进行测试验证,结果表明通过该预测模型得到的风电机组出力变化区间具有较高的精度和置信水平.; 论述风电机组出力的准确预测对含大规模风电场电力系统的经济、安全运行具有重要意义,提出基于模糊信息粒化-最小二乘支持向量机和混沌时间序列的出力组合区间预测方法.首先用最大-最小贴进度的方法建立风速组合区间预测模型,然后在风速区间预测的基础上,通过风速与出力之间的关系-功率曲线,得到风电机组出力在未来时刻的变化区间.对提出的预测模型,使用甘肃酒泉某风电场和美国Wisconsin州Butler ridge风电场的现场实测数据进行测试验证,结果表明通过该预测模型得到的风电机组出力变化区间具有较高的精度和置信水平.; 论述风电机组出力的准确预测对含大规模风电场电力系统的经济、安全运行具有重要意义,提出基于模糊信息粒化-最小二乘支持向量机和混沌时间序列的出力组合区间预测方法.首先用最大-最小贴进度的方法建立风速组合区间预测模型,然后在风速区间预测的基础上,通过风速与出力之间的关系-功率曲线,得到风电机组出力在未来时刻的变化区间.对提出的预测模型,使用甘肃酒泉某风电场和美国Wisconsin州Butler ridge风电场的现场实测数据进行测试验证,结果表明通过该预测模型得到的风电机组出力变化区间具有较高的精度和置信水平.
URL标识	查看原文 ; 查看原文 ; 查看原文 ; 查看原文 ; 查看原文 ; 查看原文 ; 查看原文 ; 查看原文 ; 查看原文
语种	中文 ; 中文 ; 中文 ; 中文 ; 中文 ; 中文 ; 中文 ; 中文 ; 中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://119.78.100.223/handle/2XXMBERH/6245]
专题	电气工程与信息工程学院
作者单位	兰州理工大学电气工程与信息工程学院
推荐引用方式 GB/T 7714	陈伟,蒲跃,裴喜平,等. 风力发电机组出力组合区间预测算法, 风力发电机组出力组合区间预测算法, 风力发电机组出力组合区间预测算法, 风力发电机组出力组合区间预测算法, 风力发电机组出力组合区间预测算法, 风力发电机组出力组合区间预测算法, 风力发电机组出力组合区间预测算法, 风力发电机组出力组合区间预测算法, 风力发电机组出力组合区间预测算法[J]. 兰州理工大学学报, 兰州理工大学学报, 兰州理工大学学报, 兰州理工大学学报, 兰州理工大学学报, 兰州理工大学学报, 兰州理工大学学报, 兰州理工大学学报, 兰州理工大学学报,2015, 2015, 2015, 2015, 2015, 2015, 2015, 2015, 2015(2015年06期):84-89, 84-89, 84-89, 84-89, 84-89, 84-89, 84-89, 84-89, 84-89.
APA	陈伟,蒲跃,裴喜平,李恒杰,张萍,&吴丽珍.(2015).风力发电机组出力组合区间预测算法.兰州理工大学学报(2015年06期),84-89.
MLA	陈伟,et al."风力发电机组出力组合区间预测算法".兰州理工大学学报 .2015年06期(2015):84-89.