基于主成分—遗传神经网络的短期风电功率预测

短期风电功率预测对接入大量风电的电力系统运行具有重要的意义,建立了基于主成分分析与遗传神经网络相结合的短期风电功率预测模型。该模型先对原始输入数据进行主成分分析,分析结果作为神经网络预测模型的输入;为克服BP神经网络训练时间长、易陷入局部极小值的的缺陷,采用遗传算法优化神经网络的初始权值和阈值,并使用Levenberg-Marquardt算法对网络权值和阈值进行细化训练。经某风电场实际数据验证,与GA神经网络模型、PCA-LM神经网络模型相比,预测精度明显提高,为短期风电功率预测提供了一种有效的方法。     

风电场短期风电功率的神经网络方法预测研究

对风力发电进行有效的预测,则可降低电网调度的难度。根据从风电场获得的相关风速、温度、风向、风电功率等数据,建立基于BP神经网络的短期风电功率预测模型,预测提前1,2,4,24h的风电功率。对所得预测结果进行比较,从而判断各种短期预测模型的优劣。从对比的结果可知,神经网络模型预测不超过24h的风电功率时具有一定的可靠性。     

基于神经网络平均影响值的超短期风电功率预测

针对动态神经网络风电功率预测模型输入变量较多、模型复杂的问题,将神经网络和平均影响值方法相结合,提出了一种基于神经网络平均影响值的超短期风电功率预测方法。此方法综合考虑了各输入变量对输出变量(风电预测功率)的外部贡献率和内部贡献率,筛选出了对输出变量贡献率最大的输入变量,建立了一个优化的神经网络超短期风电功率预测模型。实验结果表明,所提模型降低了预测模型的复杂度,减少了测量噪声对预测精度的影响,得到了较好的风电功率预测结果。     

基于灰色关联分析和黑洞粒子群优化算法的短期风电功率预测

短期风电功率的预测是保障风电场持续稳定运行以及电网调度的重要因素。选择最小二乘支持向量机（LSSVM）作为预测模型,使用灰色关联分析法对影响风电功率的因素进行权重比较,并使用黑洞粒子群算法（BHPSO）对 LSSVM的回归性能参数进行优化,建立了基于灰色关联分析和 BHPSO 的 LSSVM短期风电功率预测模型。对山东某风电场提供的数据进行仿真研究,并与 LSSVM模型和 BP 神经网络模型进行对比分析。验证结果表明,基于灰色关联分析和 BHPSO 的 LSSVM模型的预测效果最好。     

基于混合特征双重衍生和误差修正的风电功率超短期预测

随着风电渗透率的不断提高,对风电功率进行精准、可靠的预测是提升风电消纳水平的有效措施。针对功率预测时风电数据种类不足和特征数量稀缺的问题,提出基于混合特征双重衍生和误差修正的风电功率超短期预测模型。首先,在原始功率特征中施加混沌噪声,构造出多条混沌扰动特征,改善原始功率特征分布过于单一的状况。其次,提出基于免疫算法的特征衍生算法,挖掘风电功率数据的潜在信息,增加优质特征数量,进而构建误差预测模型,通过预测风电功率预测误差修正风电功率预测结果,进一步提升预测准确率。最后,基于比利时风电场实际运行数据进行算例分析。所提模型预测效果较好,且相较其他传统预测模型精确度更高,验证了所提模型的有效性。     

基于改进KNN算法的风电功率实时预测研究

大规模风电并入电网将对电网的规划建设、分析控制以及电能质量等方面产生显著的影响,高精度的超短期风电功率预测可以对含大规模风电电力系统的安全调度和稳定运行提供可靠的依据。文章对风电功率的超短期预测方法进行了研究,以混沌理论为基础,对相空间重构参数进行了计算,提出了基于改进KNN(KNearest Neighbor)算法的风电功率实时预测方法,并且应用多个评价指标来对预测结果进行评价,以吉林西部某风电场实测数据为例,验证了模型的有效性。     

基于PCC-RBF网络的风电功率短期预测方法

风电功率预测对风电场安全平稳运行、电网调度具有重要意义。针对风电功率短期预测指标选择不合理、预测精确度偏低的问题,提出一种基于皮尔逊相关系数(PCC)和径向基函数(RBF)神经网络的风电功率短期预测方法。该方法利用PCC筛选出与风电功率密切相关的3个指标,即电流、温度、风速,然后以这3个指标作为预测模型的输入对风电功率进行RBF样本训练与短期预测。试验结果表明,所提的预测模型预测误差更小,预测精度更高,能够满足风电功率短期预测的要求,具有广泛的应用前景。     

基于原子稀疏分解和BP神经网络的风电功率爬坡事件预测

超短期风电功率爬坡事件越来越影响风电机组在电网中的运行。当前国内对爬坡事件的定义并不明确,缺少相应的预测方法。阐述了风电功率爬坡事件的物理含义,提出了一种基于原子稀疏分解和反向传播神经网络(BPNN)的组合预测方法,分别建立了原子分量自预测模型、残差分量预测模型和组合预测模型。以实际风电场数据进行验证,对不同预测方法和不同时间空间实测数据进行了较全面的分析,结果表明该方法可以提高预测精度,并能降低绝对平均误差和均方根误差计算值的统计区间。     

基于Elman神经网络的短期风电功率预测

为提高风电场输出功率预测精度,提出一种动态基于神经网络的功率预测方法。根据实际运行的风电场相关风速、相关风向和风电功率的历史数据,建立了基于 Elman神经元网络的短期风电功率预测模型。运用多层 Elman 神经网络模型对西北某风电场实际 1 h 和 24 h 的风电输出功率预测,与BP神经网络模型对比,经仿真分析证明前者具有预测精度高的特点,三隐含层 Elman 神经网络模型预测效果最佳。这表明利用 Elman 回归神经网络建模对风电功率进行预测是可行的,能有效提高功率预测精度。     

考虑爬坡特性的短期风电功率概率预测

短期风电功率概率预测有助于调度部门提前安排发电计划,提高风电的消纳能力。提出一种考虑爬坡特性的风电功率概率预测方法,首先通过分析不同风电爬坡定义的特点,阐述互补组合预测的思路;然后采用小波神经网络建立风电功率确定性预测模型,并在其基础上建立不同功率分区内风电爬坡率和风电功率预测误差的二维核密度估计概率预测模型;最后由二者的联合概率分布求取后者的条件概率分布,得到风电功率概率预测结果。仿真结果表明,所提模型具有很高的短期风电功率概率预测精度。     

基于独立稀疏SAE的多风电场超短期功率预测

为应对多风电场超短期预测模型中输入和输出变量众多、变量间的时空关系复杂等问题,提出一种基于独立稀疏堆叠自编码器的多风电场超短期功率预测方法.该方法基于降维编码、特征预测和重构解码相结合的预测框架,首先设计了一种独立稀疏双层堆叠自编码器提取多维风电功率的空间独立特征,并将其作为预测对象分别预测,最后将特征预测的结果重构解...     

基于多位置NWP和门控循环单元的风电功率超短期预测

数值天气预报(NWP)对风电功率超短期预测模型精度有着重要影响。为充分利用NWP信息,考虑多个风电场的空间相关性,提出一种基于多位置NWP和门控循环单元的风电功率超短期预测模型。首先,通过随机森林分析多位置NWP信息对风电场发电功率的重要程度,利用累积贡献率提取NWP中的有效信息,将加权的NWP信息与历史功率数据作为预测模型的输入变量。然后,选取改进的灰狼寻优算法对门控循环单元的参数进行优化,建立多变量时间序列预测模型,进行风电场发电功率的超短期预测。最后,选取中国某风电场的实测数据进行算例分析,验证了所提方法的有效性和可行性。     

基于VMD-SE-IPSO-BNN的超短期风电功率预测*

准确预测风电功率对风电规模化并网至关重要。为了更精确的对风电功率进行预测,提出一种基于可变模式分解(Variational Mode Decomposition,VMD)-样本熵(Sample Entropy,SE)和改进粒子群算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)优化贝叶斯神经网络(Bayesian Neural Network,BNN)的超短期风电功率组合预测模型。首先采用VMD-SE将原始风电功率时间序列分解为一系列不同带宽的模式分量以降低其非线性,然后对全部分量分别建立贝叶斯神经网络模型进行预测,并采用IPSO对神经网络的权值和阈值进行寻优,以求获得最佳的预测效果。实验结果表明,基于VMD-SE的预测模型较采用其他常规分解方式时预测精度明显提高,所提组合预测模型具有较高的预测精度。     

基于改进长期循环卷积神经网络的海上风电功率预测

准确的风电功率预测对海上风电安全并网具有重要意义。不同于陆地,海上具有气象因素复杂、风电出力波动显著等特点,使得海上风电功率预测精度难以满足工程实际要求。针对以上问题,文中提出一种基于改进长期循环卷积神经网络(LRCN)的预测模型,用于超短期海上风电功率预测。首先,采用改进LRCN进行初步功率预测,即构建多卷积通道分别提取不同层次变量的时序特征,并通过具有前瞻性的改进Adam优化器提升网络收敛效果。其次,利用摇摆窗算法与波动特征聚类识别预测时段的出力波动类型。再次,针对不同的波动类型建立对应的误差修正模型,并输入经Xgboost算法筛选出的强相关特征因子,实现误差修正。最后,采用实际海上风电场数据进行实验,其结果表明所提方法能够有效预测超短期海上风电功率,且预测精度高于多种传统预测模型。     

大规模风电并网电力系统经济调度中风电场出力的短期预测模型

考虑到大规模风电并网电力系统经济调度中,对风电场出力的短期预测在时间尺度和精度尺度方面的要求,以传统的反传播神经网络(back propagation artificial neural network,BP-ANN)作为预测手段的基础,建立了风电场短期出力预预测模型。考虑到历史的预测误差与未来预测误差间的映射关系,利用传统的BP-ANN预测技术对未来的预测误差进行预测。通过算例仿真发现,误差预测变化趋势能跟踪预预测的误差变化,基于此并考虑到经济调度对风电场出力预测精度的要求,建立了对风电场出力短期预预测进行修正的风电场出力短期预测模型,进一步的算例仿真表明了该模型的有效性。     

基于最小二乘支持向量机的超短期风电负荷预测

风力具有很强的间歇性和波动性,导致风电负荷预测困难,主要表现在预测计算速度慢,可预测的未来时间短,预测精度不高。为了解决这些预测困难,将最小二乘支持向量机(LS-SVM)的方法运用在超短期风电负荷预测中。最小二乘支持向量机通过改进算法,简化了计算的复杂性,使计算速度明显增快,也进一步提高了预测的精度。用实际数据进行仿真,实验结果表明,基于LS-SVM的方法可以进一步提高超短期风电负荷预测的精度,加快计算和预测的速度,与其他方法相比预测精度和运算速度都有优势,用于超短期风电负荷预测是有效可行的。     

基于QPSO-LSSVM的风电场超短期功率预测

准确预测风电场的发电功率,有利于电网的经济和安全调度。为提高风电场超短期功率预测的精度,建立了基于最小二乘支持向量机（LSSVM）的风电场超短期功率预测模型,并采用量子粒子群算法（QPSO）对LSSVM中影响回归性能的参数进行优化。通过对福建某实际风电场超短期功率预测的应用表明,与BP神经网络和QPSO-LSSVM的预测结果相比,QPSO-LSSVM预测模型多种误差指标均较小,具有较高的预测精度和鲁棒性,是一种有效的风电场超短期功率预测方法。     

基于MEEMD-LSSVM的风电功率超短期预测研究

针对风能的波动性和间歇性,提出了一种基于改善集成经验模式分解（MEEMD）和最小二乘支持向量机（LSSVM）的风电功率超短期预测方法,首先利用MEEMD将功率序列根据频率高低分解为特征不同的本征模态分量（IMF）,然后计算各IMF的样本熵,合并熵值相似的IMF分量。对合并之后的各IMF分量分别进行LSSVM子模型建模,最后将各分量建模结果叠加得到功率预测曲线。基于大连风电场现场数据的检验结果说明,该方法预测精度较高且运算时间合理,适用于工程上风电功率的预测。     

应用粒子群优化算法的短期风电功率预测

根据数值气象预报的风速和风向数据,采用粒子群优化的前向神经网络模型进行短期风电功率预测。分析了数据相关性对预测结果的影响,比较了粒子群优化前后的前向神经网络模型的性能。研究结果表明,经过粒子群优化后的前向神经网络模型比没有优化的前向神经网络有更好的性能,且根据数据相关性较好的测试样本可得到较好的预测结果。风速风向数值预报与输出功率的相关系数越高,基于粒子群优化前向神经网络模型的预测精度越高于没有优化的前向神经网络模型。