基于变分贝叶斯学习的光伏功率波动特性研究

作者：李芬; 李春阳; 闫全全; 赵晋斌; 段善旭

来源：电力自动化设备, 2017, 37(08): 99-122.

DOI：10.16081/j.issn.1006-6047.2017.08.013

• 光伏功率波动
• 变分贝叶斯学习
• 高斯混合模型
• 爬坡率

光伏出力波动严重影响电力系统稳定运行。对光伏出力爬坡率进行分析,建立光伏出力爬坡率的高斯混合模型,并用变分贝叶斯学习算法估计模型参数。某光伏电站大量实测数据检验表明,在进行光伏功率波动特性研究方面,在不同时间尺度和天气类型下,变分贝叶斯学习算法比单一分布及基于最大期望算法的方法具有更好的拟合效果。

• 单位
  华中科技大学; 上海电力大学; 强电磁工程与新技术国家重点实验室; 上海市电力公司