基于卡尔曼滤波修正的多步风电功率预测

针对传统时间序列预测多步风速时不能预测突变风速使风电功率预测误差较大的问题,采用基于数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)风速及历史风速修正的卡尔曼滤波法对NWP风速进行多步修正,并通过修正后的NWP风速进行多步功率预测,第16步风速平均绝对误差降低了0.47 m/s,将该修正NWP风速与支持向量回归相结合,构建风电功率预测模型。构建模型与ARIMA模型及NWP直接预测模型相比,误差分别降低了6.8%和8.4%。应用该模型对山东某地区风电场现场数据进行仿真测试,第16步预测准确率达到82.6%。     

风氢耦合系统超前控制策略研究

针对风电场计划出力跟踪精度不足、储能系统调控不力、输出功率波动较大的问题,本文提出风氢耦合系统超前控制策略,其中风氢耦合系统由风电机组-电解槽-储氢罐-燃料电池耦合而成.基于氢储能系统状态、超短期预测功率及日前计划出力,制定系统调节策略,提出最大化计划出力跟踪能力、最大化储能系统调节能力以及最小化功率波动平滑加权的目标...