【摘 要】
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风能具有随机波动性,大规模风电并网给电力系统的安全经济运行带来诸多挑战,风电功率预测是有效解决途径。然而复杂的气象条件变化和限电因素的影响使风电功率预测难度相对较大,利用传统的单一预测模型进行预测往往很难达到较为理想的预测精度和稳定性。组合预测能够综合利用各单一预测模型所包含的有效信息,是提高预测精度、分散预测风险的重要手段。本文进行了风电功组合预测方法及其在功率预测系统中的应用研究,主要工作包括
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风能具有随机波动性,大规模风电并网给电力系统的安全经济运行带来诸多挑战,风电功率预测是有效解决途径。然而复杂的气象条件变化和限电因素的影响使风电功率预测难度相对较大,利用传统的单一预测模型进行预测往往很难达到较为理想的预测精度和稳定性。组合预测能够综合利用各单一预测模型所包含的有效信息,是提高预测精度、分散预测风险的重要手段。本文进行了风电功组合预测方法及其在功率预测系统中的应用研究,主要工作包括：(1)单一风电功率预测方法研究建立了四种单一风电功率预测模型,包括统计预测中的遗传算法优化的BP神经网
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