Page 230 - 新能源风力发电技术与自动化技术研究
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新能源风力发电技术与自动化技术研究
Research on New Energy Wind Power Generation Technology and Automation Technology
[35] 周封,金丽斯,刘健,等. 基于多状态空间混合 Markov 链的风 电 功 率 概 率 预
测[J]. 电 力 系 统 自 动 化,2012,36( 6) : 29-33,84.
[36] 甘迪,柯德平,孙元章,等.考虑爬坡特性的短期风电功率概率预测[J].电力自动
化设备,2016,36 ( 4 ) :145-150.
[37] Hong Y,Satriani T R A. Day - ahead spatiotemporal windspeed forecasting using
robust design - based deep learningneural network[J]. Energy,2020,209: 118 441.
[38] Liu H,Duan Z,Chen C. Wind speed big data forecasting using time-variant
multi-resolution ensemble model with clustering auto - encoder [J]. Applied Ener-
gy,2020,280:115 975.1-27.
[39] Liu H,Yu C,Wu H,et al. A new hybrid ensemble deep reinforcement learning mod-
el for wind speed short term forecasting[J]. Energy,2020,202( 2) : 117 794.1-18.
[40] Paulo S G de M N,Joao F L de O,Domingos S de O S J,etal. A hybrid nonlinear
combination system for monthly windspeed forecasting[J]. IEEE Access,2020,8:
191 365 -191 377.
[41] 全球能源互联网发展合作组织.中国2030年能源电力发展规划研究及2060年
展望[R].北京:全球能源互联网发展合作组织,2021.
[42] 国网能源研究院有限公司.中国能源电力发展展望2021[M].北京:中国电力出
版社,2021.
[43] 倪坤.虚拟同步机技术在电力系统中的应用[J].电气时代,2019(8):3.
[44] 高洪超,陈启鑫,康重庆.新型电力系统下虚拟电厂的发展现状,产业分析及技术
展望[J].[2024-07-02].
[45] 中国电科院:深耕风电检测技术 支撑机组安全并网[EB/OL].(2023-07-11)
[2024-7-2]https://m.bjx.com.cn/mnews/20230711/1318590.shtml
[46] IRENA(2024).Renewable capacity statistics 2024,International Renewable Energy
Agency,Abu Dhabi.
218

