基于相似性修正的风电功率爬坡事件预测方法

为了满足爬坡预测所需的长期高精度风电功率预测要求,提出基于相似性修正的风电功率爬坡预测方法。该方法首先根据Granger因果检测法提取数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)中对风电功率预测有效的气象变量,保证基于气象变量和统计模型的混合预测模型的可实现性,并以支持向量回归模型作为基本预测模型。其次,结合历史数据分析气象背景相似性与爬坡事件相似性,给出相似爬坡事件的选取机制。考虑到较高精度的风电功率预测可提高爬坡预测的性能,为此,结合相似爬坡的功率变化修正风电功率的预测结果,并由误差指标分析验证修正模型的优越性。最后,对实际算例进行仿真分析,验证基于相似性修正的风电功率预测模型的可行性。     

考虑气象相似性与数值天气预报修正的海上风功率预测

风功率的准确预测对于海上风电的并网运行意义重大。相比于陆上风电,海上数值天气预报信息(numerical weather prediction,NWP)不准确、爬坡事件频发等因素,使得其预测精度难以满足实际需求。在对海上功率预测的技术难点进行总结的基础上,提出了基于气象相似性和NWP修正的海上短期模型,提前24～72 h进行风功率预测。首先,模型通过对数据样本进行初步气象相似性分类以提高预测精度;然后对未来时刻的风功率波动范围进行预测归类,以降低爬坡事件对预测造成的影响;接着通过对NWP的精确度与模型误差之间的内在联系进行挖掘,实现预测结果的NWP修正。算例部分对国内某海上风电场进行仿真预测,结果表明所提模型对于功率爬坡、NWP信息异常等情况都有较好的预测精度。     

考虑风电功率爬坡的功率预测-校正模型

随着大规模风电接入电力系统,风电功率爬坡事件对电网的安全稳定运行带来一定的影响。研究爬坡事件发生时的功率预测已越来越迫切。基于极限学习机理论,提出了一种考虑风电功率爬坡事件的超短期功率预测和校正模型。首先,利用最优旋转门算法对当前爬坡事件进行识别,提取爬坡事件特征值,建立模糊C均值聚类模型以得到同类数据,在此基础上,采用极限学习机算法对上述数据进行训练、预测,通过元组向量时间扭曲法在历史风电功率预测爬坡事件库中寻找与当前风电功率预测结果相似的爬坡事件,得到功率预测历史相似爬坡事件。最后,利用功率预测历史匹配值与实际值之间的特征值误差,对风电功率预测结果进行修正。算例表明,所提方法可准确识别风电功率爬坡事件、有效提高风电功率超短期预测精度。     

高比例风电系统的爬坡备用需求评估

在极端天气情况下,风电功率会在短时间尺度内发生大幅度的变化,出现风电功率高风险爬坡事件,严重威胁电力系统的安全稳定运行。开展爬坡备用的需求评估,有助于减小风电出力波动和预测误差对电网运行带来的不利影响。为保障高比例风电系统的备用充裕度,提出一种基于门控循环单元和非参数核密度估计法的组合区间爬坡备用需求预测方法。首先,将风电功率实际数据和日前预测数据构建成多变量时间序列,基于门控循环单元（gate recurrent unit,GRU）模型提高预测结果的准确度。进而,采用非参数核密度估计方法对风电功率预测误差进行置信区间估计,得出给定置信区间下的风电功率预测区间。最后,根据区间预测结果,预测爬坡事件并提取爬坡特征量,建立爬坡备用需求评估模型,评估得出爬坡备用容量需求。基于西北某省级电网的数据开展了算例测试,验证了所提方法的有效性。     

基于突变理论的风电爬坡多步预测

风电爬坡实现的多步预测是保障大规模风电并网后电网安全和电能质量的有效手段。提出了一种基于突变理论的风电爬坡多步预测方法,首先将风电爬坡事件视为一种突变现象,采用相关性分析、主成分分析和线性加权累加方法处理中尺度气象数据,确定突变爬坡的相关变量;然后分别建立上行和下行爬坡的突变预测模型,通过综合考虑增大预测步长和减小预测误差,求解多目标优化问题,以训练模型参数,实现风电爬坡的多步预测。仿真结果表明,该方法可以比较有效地预测风电爬坡事件,与统计方法相比具有更大的预测步长和更高的准确率。     

基于气象测量场的爬坡时段区域风功率预测

随着大规模风电接入电网,风电爬坡事件的风险不断增大,提高爬坡时段风功率预测精度对电网安全经济运行具有重要作用。提出了一种基于气象测量场的爬坡时段区域风功率预测方法。考虑爬坡时段风速场的动态变化,利用经验正交函数分解,将风速资料阵分解成不同空间模态和主分量,通过多元非线性逐步回归方法建立风速场主分量和区域风功率间的映射关系。考虑风速预测误差,采用区间正交函数分解,将上述模型扩展为处理非确定性数据的预测方法。实际区域风功率预测结果表明,所提出的方法能够显著提高风电爬坡时段风功率预测的精度,对存在风速预测误差的情况具有较强的鲁棒性。     

基于爬坡特征和云模型的风电功率预测误差区间评估

为了满足电力系统优化运行对预测误差区间评估结果越来越高的可靠性要求,改善传统的区间评估方法在发生小概率风电爬坡事件时较差的适应性,提出了一种基于爬坡特征分类和云模型的风电功率预测误差区间评估方法。通过对每类数据分别建立模型以提高不同爬坡类型下评估方法的适应性。首先,利用改进的旋转门算法识别爬坡后得到爬坡特征,并基于爬坡特征对预测误差进行分类,对上爬坡类误差和下爬坡类误差分别建立云模型,对非爬坡类误差采用K-means算法得到不同预测误差类型所对应的区间范围。然后,以风电功率和爬坡特征数据共同作为模型输入,以预测误差类型为输出,建立评估模型,从而得到风电功率预测误差评估区间。最后,利用Elia网站的风电数据进行算例分析。结果表明,所提方法的风电功率误差区间评估效果更优。     

基于机会约束混合整数规划的风火协调滚动调度

为降低大规模风电随机性和波动性对电力系统调度的影响,保障电力系统运行的安全性和经济性,提出了考虑风电功率特性的基于机会约束混合整数规划的滚动调度模型。首先,研究了风电功率特性及风电预测误差和风电爬坡事件对系统调度的影响。然后,建立了考虑风电功率特性的机会约束混合整数规划滚动调度模型。通过滚动调度策略,有效减少系统备用容量,降低系统运行成本,提高系统的经济性,模型考虑风电爬坡约束,能有效降低风电爬坡事件的危害,提高系统的安全性。最后,通过算例对所提模型和调度策略的有效性进行了验证,结果表明,模型和调度策略能结合风电功率特性,有效兼顾系统的安全性和经济性。     

基于频繁模式挖掘的风电爬坡事件统计特性建模及预测

风电爬坡事件的统计特性建模和精准预测有利于电网的安全稳定运行。文中首先通过参数分辨率自适应算法对大型历史风电数据库进行爬坡事件检测,得到风电爬坡事件的历史学习集。对该学习集进行数据挖掘,建立了单个爬坡事件的起点、终点、持续时间以及爬坡间隔的多属性联合统计特性模型,并得到爬坡事件的基本模式。通过关联规则算法建立了多个相邻爬坡事件之间的自相关性统计特性模型。在此基础上,提出了爬坡事件序列预测算法的基本概念和模型。算例结果表明,所提算法能够更为直观地描述爬坡事件的统计特性,且基于事件序列的预测算法能够较好地进行日前的爬坡预测。     

基于数值天气预报风速误差修正的风电功率日前预测

风电预测技术对构建高比例新能源的新型电力系统具有重要意义。数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)的数据质量对风电功率日前预测的准确性有较大影响。然而,NWP的预报误差、NWP预报点与风电场间的空间距离和局地差异,往往导致NWP预报数据与风电场实测数据间存在时间横向误差和幅值纵向误差。对此,提出了一种基于时间序列相关性检验和残差通道注意力网络的NWP风速误差修正模型,将预报点处NWP风速修正为风电场轮毂风速。然后,结合修正后的NWP风速和风电场实时出力数据构建了基于双向门控循环网络的风电预测模型。最后,以华东某风电场的数据验证了所提方法的有效性。     

考虑日周期性影响的光伏功率爬坡事件非精确概率预测

光伏功率爬坡事件的可靠预测对电力系统运行决策至关重要。针对现有光伏发电功率爬坡事件预测存在误报与漏报的问题,提出了一种考虑日周期性影响的光伏功率爬坡事件非精确概率预测方法。首先,定义了新的光伏爬坡特征量,以有效剔除光伏发电功率中的日趋势性变化。进而,为了避免光伏爬坡样本数据有限可能引发的预测误差,通过结构学习构建了最优信度网络,对光伏功率爬坡事件进行非精确概率预测;其中,信度网络节点关联的非精确条件概率由多状态随机变量的非精确狄利克雷模型统计得到。最后,根据给定气象条件,推理计算各爬坡状态发生的概率区间。基于某光伏电站数据的算例仿真验证了所述方法的有效性,表明所提方法可有效捕捉光伏发电功率变动中由气象条件引发的突变事件。     

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。     

计及气象因素和风速空间相关性的风电功率预测模型

建立了一种计及数值天气预报中气象因素和风速空间相关性的组合加权风电功率预测模型。首先,考虑到数值天气预报数据中的风速精确度不高,建立了基于高斯过程的数值天气预报风速修正模型,计入其他气象因素,如风向、温度、湿度、气压等,进行风电预测。同时,基于目标风电场与相邻风电场区域的风速空间相关性分析,求得其最大相关系数点的延迟时间,建立风速空间相关性预测模型。然后,基于数值天气预报偏差修正的风电功率预测模型和空间相关性预测模型,建立组合加权预测模型,并利用拉格朗日乘子法求得组合模型中各个单一模型的加权值。算例结果表明,所提模型及方法能够有效提高风电功率预测的精度。     

基于随差遗忘长短期记忆的风电功率实时预测

由于标准长短期记忆(long short-term memory,LSTM)遗忘门更新方式不能实时反映预测误差对模型预测的修正作用,提出随差遗忘长短期记忆(Error Following Forget Gate-based LSTM,EFFG-based LSTM)的风电功率实时预测模型.用上一时刻的风电功率预测值与实...     

考虑气象特征与波动过程关联的短期风电功率组合预测

为解决短期风电功率预测关键气象因素提取难、天气波动过程与功率波动过程匹配性差的问题,提出了一种考虑气象特征与波动过程关联的短期风电功率组合预测方法。首先,通过最大相关-最小冗余原则得到数值天气预报的气象特征因素来划分天气波动过程。其次,考虑天气波动过程与功率波动过程的关联关系,建立了以气象特征因素为输入、以风电功率为输出的波动过程关联的短期组合预测模型。最后,将不同天气波动过程下的风电功率预测值在时序上进行重新组合,以得到波动过程为输出的短期风电功率预测结果。实际算例表明,采用气象特征因素作为输入以及面向波动过程关联的组合预测方法能够明显地提高短期风电功率的预测精度。     

基于功率波动过程的风电功率短期预测及误差修正

风资源因具有较强的波动性、随机性与间断性等特点而导致风电功率预测精度不高。为减小风电功率波动对电网的冲击,提高电力系统对风电的接受与消纳能力,提出了改进的风电功率短期预测方法与基于波动的误差修正方法。首先将风电功率按不同波动过程进行聚类划分,提取不同波动的特征曲线对功率值进行修正;采用引力搜索算法优化的反向传播神经网络(GSA-BP)作为基本预测方法进行预测;分析不同波动过程下的预测误差表现,建立预测误差与综合气象指标的映射关系。针对不同波动过程建立相应的风电功率误差修正模型,提出了线性模型和GSA-BP非线性模型相结合的方式对预测误差进行修正,最后以功率预测值叠加预测误差修正值作为最终预测结果。该风电功率预测误差修正方法不仅涉及风速风向等常规因素,而且考虑到了风电功率的波动性。