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Probability distribution of wind power volatility based on the moving average method and improved nonparametric kernel density estimation

引用

Global Energy Interconnection 2020年第3期3卷 247-258页

作者： Peizhe Xin Ying Liu Nan Yang Xuankun Song Yu Huang State Grid Economic and Technological Research Institute Co.Ltd. State Grid Office DistrictNorth District of Future Science and Technology CityNorth Seven Changping DistrictBeijing 102209P.R.China Department of Hubei Provincial Collaborative Innovation Center for New Energy Microgrid China Three Gorges UniversityYichangHubei Province 443000P.R.China Stevens Institute of Technology HobokenNJ 07030USA

In the process of large-scale,grid-connected wind power operations,it is important to establish an accurate probability distribution model for wind farm *** this study,a wind power fluctuation modeling method is proposed based on the method of moving average and adaptive nonparametric kernel density estimation(NPKDE)***,the method of moving average is used to reduce the fluctuation of the sampling wind power component,and the probability characteristics of the modeling are then determined based on the ***,the model is improved adaptively,and is then solved by using constraint-order *** simulation results show that this method has a better accuracy and applicability compared with the modeling method based on traditional parameter estimation,and solves the local adaptation problem of traditional NPKDE.

关键词： Moving average method Signal decomposition wind power fluctuation characteristics Kernel density estimation Constrained order optimization

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