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作者：师洪涛;李艺萱;丁茂生;高峰;李希彬;
单位：北方民族大学电气信息工程学院;
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。最后，实际算例表明，相较于传统的风险度评估方法，采用该文提出的风电机组的风险评估方法，风电功率预测误差RMSE降低至10.47%，风险评估模型在考虑不确定性与时序性的前提下，聚类的错误率降低为5.5%。
关键词：风电功率预测;灵敏度分析;层隐马尔可夫链;风险度评估
基金资助：国家自然科学基金(52067001); 宁夏自然科学基金(2022AAC03281)
