中国短期风电功率预测技术现状与误差分析

风电功率预测是风电调度运行的基础,对提高中国风电消纳水平具有重要作用。以短期风电功率预测为研究对象,针对短期风电功率预测涉及的主要技术环节,分别梳理了国内外的研究历程,对比分析了国内外短期功率预测技术的优势。在此基础上,介绍了中国风电功率预测系统的建设情况和实际应用中的预测误差情况,从时间、空间、概率分布3个维度分析了误差的特点,从输入数据、功率预测模型2个环节分析了误差产生原因,并总结了全球面临的共性问题和中国面临的特有问题。最后从应用角度出发,对中国短期风电功率预测精度提升策略给出了相关的建议。     

计及风电场状态的风电功率超短期预测

风电功率的随机波动性是风电功率预测精度提高的瓶颈问题。一方面,风速的波动性使得风电功率是波动的;另一方面,风电场将风能转化为电能的能力也会在一定程度上造成风电功率波动。该文首先分析在功率预测中计及风电场状态的必要性,然后利用随机矩阵理论评估风电场状态,以此为基础提出计及风电场状态的风电功率超短期预测方法。算例结果表明,该方法可以有效的提升风电功率超短期预测精度。     

考虑功率数据相关性的风电功率超短期预测

通过对风电场内部不同区域风电功率序列的相关性进行分析,确定风电机组的空间差异性对风电功率预测产生影响,提出一种提高风电功率超短期预测效果的分层叠加预测方法。基于东北某风电场实测数据的算例分析表明,相同的风电功率预测方法,使用分层叠加法预测比整场预测误差小,更能提高风电功率超短期预测效果。     

基于动态R藤Copula模型的区域风电集群超短期功率区间预测方法

为应对风电功率不确定性问题带来的电网安全稳定运行风险,近年来区间预测方法受到了广泛关注,但现有研究主要集中于单风电场预测领域,对于区域风电集群功率区间预测方法较少涉及.针对上述问题,建立了动态化的R藤Copula模型,提出了区域风电集群超短期功率区间预测方法.首先,详细阐述了区域风电集群超短期功率区间预测的基本框架.其...     

考虑风电时序特性的深度小波-时序卷积网络超短期风功率预测

超短期风电功率预测对于电力系统生产调度计划的制定具有重要意义，风电出力具有较强的随机性、波动性、不可控性。风电不确定性对风电时序关系的影响，给风电功率预测精度提出了挑战。针对上述问题，提出了基于离散小波变换(discrete wavelet transformation,DWT)、双深度Q网络(doubledepth Qnetwork,DDQN)、时序卷积网络(temporal convolutionalnetwork, TCN)和注意力机制(Attention)的DWT-DDQN-TCN-Attention(DWT-DTCNA)超短期风功率预测方法。首先，利用DWT将风电数据序列分解为不同频率的风电数据集，对不同频率的风电数据集做自相关函数分析，提取高自相关性的风功率训练子集作为预测模型的输入。其次，根据DWT分解后得到的不同频率风功率数据集分别训练相应的TCNA的风电超短期预测模型，深度挖掘风电功率时序关系，获得精度更高、更稳定的预测结果。为减少深度学习模型的参数对预测精度的影响，采用DDQN算法优化预测模型的参数。最后，利用DWT将不同频率超短期风功率预测结果进行重构，获得了预测...     

超短期风电功率预测及其在安全稳定预警系统中的应用

随着风电穿透功率的不断提高,研究适用于在线安全稳定预警系统的超短期风电功率预测方法,并将其应用于超短期安全稳定校核功能,对于提高电网安全稳定性、提升电网接纳风电能力具有重要意义。基于ARIMA时间序列模型建立了超短期风电功率预测模型。结合在线系统对超短期风电功率预测算法的要求,讨论了白噪声扰动序列在线计算方法,以及模型对不同工况的适应性。探讨了所提方法在在线安全稳定预警系统中的应用功能。以宁夏电网风电场运行数据为研究对象,分三种工况对比了该方法与持续法预测效果,证明了该方法的有效性。     

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。     

基于低风速功率修正和损失函数改进的超短期风电功率预测

风电功率具有较强的波动性和随机性。为进一步提升风电功率的预测精度,提出一种基于低风速功率修正和损失函数改进的超短期风电功率预测模型。该模型采用卷积神经网络、自注意力机制和双向门控循环单元捕获风电功率序列的长期时序依赖关系。为了解决低风速下待风状态神经网络难以精确拟合的问题,模型通过预测风速并结合当前时段的风电功率对低风速段的预测功率进行修正。针对参数训练的稳定性问题,模型通过改进预测策略和共享权重,引入一种多元非线性的损失函数来提取序列间的关联性。结果表明,所提模型在多项误差指标中均优于对比模型,能够有效提升超短期风电功率的预测效果。     

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WOA-AM-BiLSTM的短期风电功率预测

针对传统的超短期风电功率预测方法难以应对大量强波动性数据,以及对时间序列处理能力有限的问题,提出了一种深度学习模型WOA-AM-BiLSTM对风电功率进行短期预测。使用双向长短期记忆网络可提取时序数据的双向信息,选择性地增强重要特征信息的权重,再利用鲸鱼优化算法进行超参数寻优使AM-BiLSTM模型预测误差最小。通过软件仿真验证了所提风电功率预测模型具有较高的预测精度。     

基于非参数回归模型的短期风电功率预测

随着风电接入规模的增加,风电功率预测日益重要.非参数估计方法是模型估计和预测的典型方法之一,在国内短期风电功率预测中尚无应用.文中将非参数回归技术应用于短期风电功率预测,包括风电功率点预测和风电功率概率区间预测.首先,基于非参数回归模型,建立风速与风电功率之间的转换模型,得到风电功率的点预测值;其次,基于经验分布模型与非参数回归技术,建立风电功率预测误差的概率分布函数,得到风电功率预测值的概率区间.以内蒙古某风电场为例,验证了将非参数回归技术应用于风电功率预测的有效性.     

京津唐电网风电场群发电功率短期预测

随着风电大规模并网,加强区域性风电场群的发电功率预测对于地区电网的安全稳定经济运行具有重要意义。根据京津唐地区风电场群的特殊性,首先用物理建模方式建立风电场的短期风力预测模型,并将统计升尺度技术与物理模型相结合,以提升预测模型精度的稳定性;之后,采用三层体系架构建立京津唐电网风电功率预测系统,且实现了工程应用。运行结果表明,该方法可以更准确地预测京津唐地区风电发电功率,大幅提升京津唐电网风电消纳能力,有效提高电网调度精益化水平。     

基于OVMD-SSA-DELM-GM模型的超短期风电功率预测方法

为了提高风电功率的预测精度,提出了一种基于最优变分模态分解(optimal variational model decomposition,OVMD)、麻雀算法(sparrow search algorithm,SSA)、深度极限学习机(deep extreme learning machine,DELM)和灰色模型(grey model,GM)的超短期风电功率预测方法.该方法通过OVMD对原始风电功率时间序列进行自适应分解;然后针对各分量建立DELM预测模型并利用SSA算法进行参数寻优,并对各个分量的预测结果进行求和重构;利用GM对误差序列进行预测;最后将误差的预测值与原始风电功率的预测值叠加得到最终预测结果.对北方某风电场的风电功率数据进行仿真实验,结果表明,该方法预测效果明显优于传统方法,有效提高了超短期风电功率预测的精确性.     

基于动态谐波回归的超短期风电功率预测

准确的风电功率预测对电力系统的安全稳定运行十分重要。从风功率统计特征出发,提出进行风电功率超短期预测的动态谐波回归方法。首先利用风电功率与不同高度风速的三次函数关系构建回归模型;然后采用自回归移动平均 模 型（auto regressive integrated moving average model,ARIMA）对回归的残差建模来充分利用风电功率时间序列的历史信息;最后针对风电功率的日季节性特点,引入傅里叶级数形成最终预测模型。经风电场实际数据计算验证表明,该方法有效弥补了ARIMA方法和回归方法的不足,减小了风电预测均方根误差（root mean squared error,RMSE）,提高了风电预测精度。通过和持续法、ARIMA 2种现有预测方法比较,验证了所提模型具有更高的预测精度,说明该方法具有一定的实际应用价值。     

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。     

风电功率物理预测模型引入误差量化分析方法

风电功率短期预测是风电调度运行的基础之一,物理预测方法是风电短期功率预测的基本方法之一,在欧美等国家仍作为主要预测方法,分析风电功率物理预测方法的误差源对提升预测精度具有重要作用。针对风电功率物理预测方法的误差来源问题,在分解物理预测关键环节的基础上,分别从物理模型、地转拖曳定律、数值天气预报(NWP)风速、风速-功率转化等方面,采用单一变量原则研究了各环节误差探明方案,通过物理过程推导,提出了一种面向风电功率物理预测模型的误差源分析方法,获得了物理预测方法各环节引入预测误差的量化结果。采用实际算例进行测试的结果显示,所提出的误差源分析方法能够获得误差源量化分析结果,且分析结果与实际相符,验证了方法的准确性。     

基于Copula-SVM的短期风电功率场景预测方法

风电场输出功率具有随机性、间歇性以及可控性弱等特点,提高风电功率预测精度对含有大规模并网风电的电力系统安全经济运行具有重要意义。基于支持向量机(SVM)建立短期风电功率的均值预测模型,利用Copula函数对多时段风电功率的预测误差进行相依性建模,结合风电功率的预测均值和预测误差相依性结构,形成短期风电功率场景集合,可以直接用于机组组合等决策过程中。基于某实际风电场进行仿真分析,结果表明,考虑预测误差相依结构的场景集合能够包含风电功率实际值曲线,显示了方法的有效性。     

基于集群划分的短期风电功率预测方法

风电功率预测的快速全覆盖对区域风电的优化调度意义重大,现有预测算法均无法解决这一问题。为此,采用模糊聚类分析实现对风电场出力特性的有效识别和风电场集群的合理划分,将主成分分析用于区域空间特征气象参数的提取,建立了基于集群划分的区域风电功率预测技术框架。算例结果表明,单个集群的预测精度略低于传统逐风电场建模的预测精度;随着预测范围的扩大,区域集群预测与传统预测方法的精度相当,但建模量明显减少。基于集群划分的短期风电功率预测方法可在保证预测精度的同时,显著提升建模效率。     

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。     

风电功率预测关键技术及应用综述

随着风电装机规模的不断增长,其并网后带来的安全运行和消纳利用问题日益突出,高比例风电接入的功率预测准确性愈发重要。现阶段,风电功率预测在平衡系统电力供应和负荷需求之间发挥了至关重要的作用;未来,风电短期和超短期功率预测在备用市场、现货市场及辅助服务市场中将发挥更大的作用,是风电参与市场交易的重要支撑手段。论文对风电功率预测的技术路线和关键应用进行了全环节综述和阶段性总结,介绍了适用于风电功率预测的数值天气预报关键技术环节,分析了面向不同预测对象的风功率转换模型及技术路线,探讨了不同预测模型的应用场景及性能评价方法。最后从未来应用发展需求的角度,提出了我国风电功率预测精度提升的相关建议。