【技术实现步骤摘要】
本申请涉及风光联合功率预测，尤其涉及一种高精度风光联合功率预测方法。
技术介绍
1、
2、风电、光伏的功率因其自身固有随机波动的不确定性导致其难以被精准预测。功率的随机波动可能致使发电与负荷之间严重失衡，从而引发较大的频率偏差或电压稳定性问题，增加系统运行风险。在低惯性、频率响应能力有限的电力系统中，风电光伏的不确定性带给系统的负面影响尤为显著。当并网的新能源功率发生波动时，系统需提供更多的灵活性电源以平衡风电出力波动，但新能源渗透率的提高会相应削减灵活性电源的占比，致使电网灵活性不足，这就形成了新能源出力特性与电力系统对电源出力要求间的矛盾。随着新能源装机容量比例增加，这种矛盾日益严峻，并逐渐成为制约新能源产业进一步发展的瓶颈。
3、风光互补发电系统是应对新能源的波动性和间歇性的重要实现路径之一。本项目通过研究风光出力互补特性，掌握风光出力在时间和空间上的匹配度，并基于数据驱动建模技术和高精度风光功率预测技术，建立风光互补一体化运行平台，实现风光互补发电系统经济友好调度，从而平抑新能源波动，提高电能质量，增加绿
【技术保护点】
1.一种高精度风光联合功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种高精度风光联合功率预测方法，其特征在于，所述步骤B中预处理方法如下：
3.根据权利要求1所述的一种高精度风光联合功率预测方法，其特征在于，所述步骤a中数据清洗包括对采集的数据进行时间校验并排序、对数据单点阀值过滤处理。
4.根据权利要求1所述的一种高精度风光联合功率预测方法，其特征在于，所述步骤C中特征提取方法如下：
5.根据权利要求1所述的一种高精度风光联合功率预测方法，其特征在于，所述步骤E中联合预测采用BP神经网络、LSTM...
【技术特征摘要】
1.一种高精度风光联合功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种高精度风光联合功率预测方法，其特征在于，所述步骤b中预处理方法如下：
3.根据权利要求1所述的一种高精度风光联合功率预测方法，其特征在于，所述步骤a中数据清洗包括对采集的数据进行时间校验并排序、对数据单点阀值过滤处理。
4.根据权利要求1所述的一种高精度风光联合功率预测方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：卢新君，薄其明，贾成鹏，董红星，郭小伟，
申请(专利权)人：华电宁夏能源有限公司新能源分公司，
类型：发明
国别省市：
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