【摘 要】
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随着风电资源的迅速发展,世界各国对风电技术的研究也不断走向深入。风能资源的随机性,造成风电功率的波动性与间歇性,给大规模风电接入电力系统带来困难。表现在当风电功率变化时,风电很有可能给连接处的电网带来谐波污染、电压波动及闪变问题;也会给发电和运行调度计划的制定带来很多困难,同时不利于电力系统旋转备用和运行成本的降低,以及风电穿透功率的提高。因此,需要对风电功率进行预测。本文对风电功率预测的现状研究
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随着风电资源的迅速发展,世界各国对风电技术的研究也不断走向深入。风能资源的随机性,造成风电功率的波动性与间歇性,给大规模风电接入电力系统带来困难。表现在当风电功率变化时,风电很有可能给连接处的电网带来谐波污染、电压波动及闪变问题;也会给发电和运行调度计划的制定带来很多困难,同时不利于电力系统旋转备用和运行成本的降低,以及风电穿透功率的提高。因此,需要对风电功率进行预测。本文对风电功率预测的现状研究进行了全面总结,分析了现状研究中存在的不足。在此基础上对现有神经网络进行了改进,构建了基于智
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