基于波动过程聚类的风电功率预测极大误差估计方法
估计风电功率预测中可能发生的极大误差，有助于优化含风电电力系统的运行调度，提高电网对大规模风电的接纳能力。根据对历史风电功率预测误差分布特征的分析，提出了基于风电预测出力波动过程聚类的极大误差估计方法。首先利用摇摆窗对风电功率预测数据划分不同的波动过程，在此基础上，通过分析预测出力的波动性和功率水平与预测误差分布的相关性，聚类相似分布特性的预测误差，然后利用滑动窗宽的核密度方法拟合预测误差概率密度并估计极大误差。最后以美国BPA地区的风电功率数据为实例，对不同估计方法进行了较全面的分析，验证了该方法的有效性。
风电功率预测、极大误差估计、波动过程聚类、摇摆窗算法、核密度拟合
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TE3;TE1
国家自然科学基金项目51207115
2016-07-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
130-136
