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【精彩论文】宁波地区基于统计升尺度的新能源区域功率预测算法
引文信息
王威, 王波, 张俊, 等. 宁波地区基于统计升尺度的新能源区域功率预测算法[J]. 中国电力, 2020, 53(5): 100-111.WANG Wei, WANG Bo, ZHANG Jun, et al. New energy regional power prediction algorithm based on statistical upscaling in ningbo region[J]. Electric Power, 2020, 53(5): 100-111.
内容摘要
为实现电网调度对大规模风电场和光伏站的监控和调度，需要进行新能源区域功率预测。提出了一种基于子区域划分和统计升尺度的区域功率预测算法，通过浙江区域9个风电场和16个光伏站2016年4—9月的历史数据，对比了6种不同的组合方案，发现利用互信息理论，基于最大相关–最小冗余原则累加选取4个代表站点或者直接选取9个代表站点，采用布谷鸟搜索算法训练得到各个代表站点的权重，升尺度得到区域功率预测误差较低，月均方根误差分别为8.51%和7.64%。说明在夏季风盛行时，在浙江区域采用互信息为指标，基于最大相关–最小冗余的原则选取代表站点后，再采用布谷鸟搜索算法得到子区域功率预测值，累加各子区域功率预测结果为最终的区域功率预测结果最优。
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编辑：杨彪
审核：蒋东方
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