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本发明公开了基于非参数核密度估计法的压缩空气储能系统配置方法,具体包括:建立基于小波变换的BP神经网络的短期风电功率预测模型、建立风电预测误差的概率分布函数、采用非参数核密度估计法建立预测误差区间、根据误差分析配置CAES的压缩/透平功率以及CAES的额定容量,并确定储气室体积大小和储气室状态的约束条件。本发明将小波变换和BP神经网络同时引入风电场的输出功率预测中,具有良好的预测精度和适应能力,采用的非参数核密度估计能很好的拟合风电预测误差分布,基于CAES的可靠性思想,可以评估出最值状态的参数
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112685952 A
(43)申请公布日 2021.04.20
(21)申请号 202011560835.4 H02J 15/00 (2006.01)
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