【摘 要】
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微电网的滚动优化调度是微电网消纳新能源,保持经济运行的重要方法。面向微电网滚动优化调度需求,利用在线监测数据构建了K-means聚类算法和随机森林回归相结合的光伏发电超
【机 构】
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电力系统运行与控制山西省重点实验室（太原理工大学）
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2018YFB0904700),山西省科技重大专项资助项目(20181102028)
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微电网的滚动优化调度是微电网消纳新能源,保持经济运行的重要方法。面向微电网滚动优化调度需求,利用在线监测数据构建了K-means聚类算法和随机森林回归相结合的光伏发电超短期滚动预测模型。首先,通过K-means聚类分析筛选出与当前时刻气象数据相匹配的相似样本;然后,结合当前光伏发电功率数据,构建随机森林预测模型实现对未来1 h内时间间隔为5 min的光伏发电功率的预测;通过即时更新每5 min时间间隔的监测数据进入下一次预测,实现对光伏发电功率的滚动预测。经实测数据测试后,所采用的组合算法可快速得到较准确
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