灵敏度-层HMM 功率预测的风机运行不确定性风险评估方法

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摘 要： 风电机组的运行风险评估对大规模风电并网的安全与稳定具有重要的意义，为解决传统风电机组运行风险评估中残差评估风险等级划分准确度低的问题，提出基于灵敏度-层隐马尔可夫链（hidden Markov model， HMM） 功率预测的风电不确定性风险评估方法。首先提出新的量化风险度的模型，在残差序列中考虑风险发生的概率并应用HMM 聚类考虑残差序列的时间特征；进一步地，提出灵敏度-层HMM 预测模型，其采用灵敏度提取风电功率在风速区间内的变化趋势，使HMM 预测状态的选取更为合理，进而提高预测精度。（剩余1824字）