【摘 要】
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大力发展光伏、天然气、风能、生物质能等分布式电源,已成为我国应对气候变化、保障能源安全的一项重要举措。而可再生电源发电受发电类型、气象情况、地理位置、设备情况等因素影响,具有非连续性、起伏性等特点,使得精准的发电预测成为困难,加大了电网调度电力电量平衡工作的压力,影响地区电网的经济调度运行。传统发电预测存在着信息采集处理不全面、预测系统算法模型单一等局限性,使得发电预测预测精度不高。本文从大数据应
【机 构】
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国网福建省电力有限公司泉州供电公司
【出 处】
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福建省电机工程学会2020年学术年会获奖论文集（上册
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大力发展光伏、天然气、风能、生物质能等分布式电源,已成为我国应对气候变化、保障能源安全的一项重要举措。而可再生电源发电受发电类型、气象情况、地理位置、设备情况等因素影响,具有非连续性、起伏性等特点,使得精准的发电预测成为困难,加大了电网调度电力电量平衡工作的压力,影响地区电网的经济调度运行。传统发电预测存在着信息采集处理不全面、预测系统算法模型单一等局限性,使得发电预测预测精度不高。本文从大数据应用的角度出发,提出通过整合电网EMS系统、营销用电采集系统、气象监测系统等多源应用数据,建立适用于分布式电源发电预测的多源数据分析预测模型,引入"分而治之"的分布式大数据处理思想,能够对影响分布式电源的多重因素进行网格化研究,深刻把握发电规律,减低发电预测误差。
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