在风电中长期电量储存预测领域,传统方法依赖于自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA),易受关联参数寻优干扰,导致预测效果欠佳。因此,提出基于多源风能特征融合的风电中长期电量储存预测研究...在风电中长期电量储存预测领域,传统方法依赖于自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA),易受关联参数寻优干扰,导致预测效果欠佳。因此,提出基于多源风能特征融合的风电中长期电量储存预测研究。该方法聚焦于多源风能特征的融合,深入分析风速、辐照强度以及空间分布关系等电量存储预测参量,构建风电中长期电量存储预测模型,生成风电中长期电量存储预测趋势流程图,从而完成风电中长期电量存储预测。实验结果表明,该文方法的预测时间覆盖指数高达0.9,存储预测误差最低为0.01%,存储预测置信度均超过95.2%,力证了该文方法在提升预测精度、增强可靠性方面的显著优势,为电力系统优化调度、保障供配电稳定提供极具价值的决策支撑,对推动风电产业可持续发展意义深远。展开更多
文摘在风电中长期电量储存预测领域,传统方法依赖于自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA),易受关联参数寻优干扰,导致预测效果欠佳。因此,提出基于多源风能特征融合的风电中长期电量储存预测研究。该方法聚焦于多源风能特征的融合,深入分析风速、辐照强度以及空间分布关系等电量存储预测参量,构建风电中长期电量存储预测模型,生成风电中长期电量存储预测趋势流程图,从而完成风电中长期电量存储预测。实验结果表明,该文方法的预测时间覆盖指数高达0.9,存储预测误差最低为0.01%,存储预测置信度均超过95.2%,力证了该文方法在提升预测精度、增强可靠性方面的显著优势,为电力系统优化调度、保障供配电稳定提供极具价值的决策支撑,对推动风电产业可持续发展意义深远。
