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基于复合数据源自回归模型的风电功率超短期预测方法

摘要

本发明公开了一种基于复合数据源自回归模型的风电功率超短期预测方法,包括输入数据得到自回归模型参数;以及输入风电功率预测所需输入数据到根据自回归模型的参数确定的自回归模型中得到预测结果;输入数据得到自回归模型参数具体包括,输入模型训练基础数据,采用残差方差图法对自回归模型AR(p)定阶,采用矩估计方法对定阶的AR(p)模型参数进行估计。对风力发电过程中的风电功率进行预测,为新能源发电实时调度、新能源发电日前计划、新能源发电月度计划、新能源发电能力评估和弃风电量估计提供关键信息。引入复合数据源有效提高风电功率超短期预测精度,从而实现在保障电网安全稳定经济运行的前提下有效提高新能源上网电量目的。

著录项

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-04-06

    发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06Q10/04 申请公布日:20140716 申请日:20140422

    发明专利申请公布后的驳回

  • 2014-08-13

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 申请日:20140422

    实质审查的生效

  • 2014-07-16

    公开

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