基于不同优化算法下风电预测精度对风水电协调影响研究

【摘要】：研究了持续法、ARIMA方法、改进BP神经网络3种不同的风电预测模型,在相同条件下,经实例仿真发现,改进BP神经网络模型的预测精度好于ARIMA预测模型,而ARIMA预测模型的预测精度好于持续法预测模型。基于上述3种不同的风电预测模型,建立了风-水发电联合协调运行的模型。采用遗传粒子群和混合粒子群2种不同的优化算法来研究风电预测精度对风-水电协调影响,通过仿真实例发现,风电预测模型精度越高,得到的理论值与实际值偏差越小;在考虑2种不同优化算法的情况下,遗传粒子群优化算法得到的数值与实际值偏差比混合粒子群大,同时基于不同风电预测模型下的误差也要比混合粒子群大。 【作者单位】： 南京师范大学电气与自动化工程学院;
【关键词】： 风电 水电 预测精度 遗传粒子群 混合粒子群
【分类号】：TM712
【正文快照】： 近年来,随着风电并网规模的不断扩大,风电大的波动性和不确定性给电网的调度和运行带来了新的困难[1-2]。分析表明,水电是当前平抑风电波动性和不确定性较好的技术手段。关于水电和风电协调运行的研究在国内外正逐步受到关注[3-6],在现实电力系统中,绝大多数水电都是普通水电

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