摘要：為提升大規模風電場風電功率超短期預測精度,減少由風電功率大幅度波動對電力系統帶來的不利影響,提出一種基于原子稀疏分解(Atomic Sparse Decomposition,ASD)和混沌理論的風電功率超短期多步預測模型.首先,利用ASD良好的序列趨勢跟蹤特性,將風電功率時間序列分解成多個原子趨勢分量和一個殘差隨機分量;其次分別利用自適應預測法和混沌理論對兩分量進行超短期預測;最后,將兩分量的預測結果疊加,得到最終的風電功率預測結果.選取我國東北某區域風電功率數據為例,算例結果表明,相較于傳統預測模型,本文的預測方法能夠有效地提升大規模風電場風電功率超短期預測精度.
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