基于大数据的多种能源功率预测技术研究及应用

被引：7

作者：

范强 ^{[1
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文贤馗 ^{[1
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林呈辉 ^{[1
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潘华 ^{[1
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张建侠 ^{[1
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冯永生 ^{[2
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陈和龙 ^{[3
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罗治松 ^{[3
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杨刚 ^{[3
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张俨 ^{[4
,5
]}

机构：

[1] 贵州电网有限责任公司电力科学研究院

[2] 贵州电网有限责任公司威宁供电局

[3] 贵州创星电力科学研究院有限责任公司

[4] 贵州电网有限责任公司研究生工作站

[5] 贵州大学电气工程学院

来源：

电力大数据 | 2017年 / 20卷 / 08期

关键词：

大数据; 多种能源; 风光; 小水电; 功率预测;

D O I：

10.19317/j.cnki.1008-083x.2017.08.009

中图分类号：

TM732 [电力系统的运行];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

对比分析了大数据功率预测和传统功率预测的区别,并指出大数据技术在功率预测中的应用将更加有效提高功率预测精度。开展风光、小水电功率预测技术研究及应用,分析了功率预测系统的总体结构框架和功能框架,最后分析了功率预测系统的应用效果,有效地提高了风电和小水电的功率预测精度,从而更合理安排次日的发电计划水平,减少系统的旋转备用容量,提高系统运行的经济性,提高分析影响系统安全稳定运行风险及时采取措施,提高系统运行的经济性和可靠性,从而确保电网的安全经济运行。

引用

页码：36 / 40

页数：5

共 5 条

[1] 基于数据特征提取的风电功率预测误差估计方法 [J].

张凯锋 ;

杨国强 ;

陈汉一 ;

王颖 ;

丁恰 .

电力系统自动化, 2014, 38 (16) :22-27+34

[2] 基于MapReduce模型的间歇性能源海量数据处理技术 [J].

梅华威 ;

米增强 ;

吴广磊 .

电力系统自动化, 2014, 38 (15) :76-80+99

[3]

基于大数据的风功率预测模型优化研究与实现.[D].刘旭.华北电力大学.2016, 03

[4]

智能电网大数据相关应用问题研究.[D].施超.华南理工大学.2015, 12

[5]

风电场气象参数采集与管理系统.[D].杨斌.哈尔滨理工大学.2011, 05

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