多新建风电场聚合功率预测误差的分布式概率建模算法
信号处理
2018-12-19 v1 概率论
摘要
风电场(WF)的广泛渗透给配电网(DN)运行带来挑战。建立聚合风电功率预测误差的概率分布对决策制定具有重要价值。然而，由于近期政府激励政策，许多风电场为新建成，缺乏用于训练分布模型的历史数据。此外，不同利益相关方的风电场可能拒绝向数据中心提交原始数据以进行模型训练。针对这些问题，本文采用高斯混合模型(GMM)构建聚合风电功率预测误差的分布；进而采用最大后验(MAP)估计方法克服GMM参数估计中的训练数据有限问题。接着，基于平均一致性滤波算法开发分布式MAP估计方法以解决数据隐私问题。在分布式估计过程中引入配电控制中心，以获取更精确的估计结果并更好地适应DN控制架构。所提算法的有效性利用历史数据进行了实证验证。
引用
@article{arxiv.1812.07515,
title = {A Distributed Probabilistic Modeling Algorithm for the Aggregated Power Forecast Error of Multiple Newly Built Wind Farms},
author = {Mengshuo Jia and Chen Shen and Zhiwen Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.07515},
year = {2018}
}