随着风电装机容量的不断增长,弃风电量也随之增加,研究弃风电量的影响因素势在必行.为此,提出了一种风电调峰受阻电量影响因素贡献度计算方法.以影响因素为输入,风电调峰受阻电量为输出,构建了反向(back propagation,BP)神经网络模型;应用平均影响值(mean impact value,MIV)算法,计算各影响因素的贡献度;利用我国西北某电网2018年运行数据进行案例分析.结果表明,本文所提方法能对风电调峰受阻电量影响因素进行量化分析,明确影响因素的重要程度,为促进风电消纳提供理论基础.
风电调峰受阻 反向(BP)神经网络 平均影响值(MIV)算法 影响因素 贡献度