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摘要
风电功率预测误差引起电力系统运行经济性降低和风电场考核费用增加，因此提出了一种考核电量最小化导向的风电场功率上报优化策略。首先，利用分布函数差异化导向的改进K-means算法，建立不同气象模式下具备明显差异的预测误差概率分布模型。其次，利用支持向量机算法实现气象模式匹配，进而利用考虑时间相关性的拉丁超立方抽样进行日前功率曲线场景集生成。最后，建立以考核电量期望值最小为目标的日前功率上报优化模型，并采用粒子群算法求解。以华中地区某风电场历史数据为例，验证了所提方法相较于预测值直接上报方式，可有效提高风电场运行经济收益。
- 出版日期2023
- 单位电力规划设计总院
