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考虑资源关联性的风电/光伏超短期功率预测技术

来源:发布时间:2021-11-30

【讲座主题考虑资源关联性的风电/光伏超短期功率预测技术

【讲座时间】2021年12月1日    上午:09:30-11:00

【讲座地点】保定校区  Tencent会议(会议号451 159 253)

【主讲人】张雪敏 副教授

【主讲人概况

张雪敏,清华大学电机系副教授。2006年清华大学博士毕业留校。2014-2015华盛顿大学访问学者。主要研究方向为复杂网络、大电网连锁故障建模与防治、新能源功率预测、海岛、船舶等独立电力系统输入-状态稳定分析与控制。出版专著4部,发表中英文论文70余篇,申请发明专利15项,软著5项。获得国家科学技术进步二等奖1项,中国电工技术学会科学技术一等奖,教育部自然科学一等奖等省部级奖项5项。

【报告内容概况】

随着能源安全、生态环境、气候变化等问题日益突出,构建清洁能源供应体系、推动能源绿色转型发展已成为国际社会应对全球气候变化的普遍共识。2030年,中国非化石能源占一次能源消费比重将达到25%左右,风电、太阳能发电总装机容量将达到12亿千瓦以上。但风/光资源也有明显的缺陷,比如间歇性、波动性等,进而对电能质量和电网调度有非常大的影响。国内外相关机构对风/光发电功率预测技术开展了广泛的研究,提出了基于物理系统建模、时间序列分析与统计规律学习的风/光发电功率的预测方法。当前研究的超短期功率预测未充分挖掘区域内的时空关联信息,预测误差整体偏大问题。本报告先容通过广域风/光电站群资源关联关系挖掘,建立考虑时空关联模式在线融合的风电超短期功率预测的最新成果;以及建立考虑云团快速复杂运动的光伏超短期功率预测模型的最新成果。

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