【摘 要】
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近些年,风能成为世界上装机容量较大的可再生能源之一,风力发电的并网容量不断增加,给电网稳定运行带来不小挑战,风力输出功率预测精度的提升能够有效地减轻风电并网时对电网
【机 构】
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南瑞集团有限公司（国网电力科学研究院有限公司）,南瑞研究院西安研发中心,国网浙江省电力有限公司杭州供电公司,国网浙江省电力有限公司,国网浙江杭州市余杭区供电有限公司
【基金项目】
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国家电网公司总部科技项目(5400-201919144A-0-0-00)
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近些年,风能成为世界上装机容量较大的可再生能源之一,风力发电的并网容量不断增加,给电网稳定运行带来不小挑战,风力输出功率预测精度的提升能够有效地减轻风电并网时对电网的冲击,同时为电网的调度和安全运营提供保障。为进一步提升的风电功率预测精度,借鉴分形理论并将其融合到风电功率预测模型中,同时结合自定义K最近邻算法(K-nearest-neighbor,KNN)。采用分形理论的基本思想,考虑基准功率曲线问题和气象特征值,利用分形插值可有效地获取相邻样本的局部信息,从而使得插值曲线更好地保留原采样信息的大部分特征
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