基于ARMA模型的风电场风速短期预测

通过分析达坂城风电场风速数据并建立ARMA模型,基于时间序列分析法实现了提前1h风速预测,分析预测结果证明预测时间和风速震荡性是影响风速预测精度的主要因素,为更长时间的风速预测提供理论基础。     

基于时间序列模型的风电场风速预测研究

基于时间序列的方法,对风速的长期预测进行了研究,并在工程应用的基础上提出了新的预测思路:首先将风速信号分解成趋势信号和去趋势项随机信号,然后分别用滑动滤波和小波分析这2种方法对分解出的去趋势项随机信号进行数据处理并比较,再用时间序列的方法对趋势项信号和处理后的信号分别进行预测并叠加,得到最后的预测风速信号.结果表明:五项滑动滤波处理数据的方法与Daubechies小波分解法均能实现精度较高的风速长期预测;与小波分解法相比,滑动滤波方法算法的复杂性低,在工程应用上可行性更高.     

基于风速波动特征提取的超短期风速预测

针对风电场风速预测准确度不高的问题,提出一种基于风速波动特征提取的超短期风速预测方法。首先建立风速-风速变化量联合概率密度模型,分析风速的不确定性特征;根据风速波动特征,应用集合经验模态分解（EEMD）和风速分量样本熵（SampEn）值,将风速分解重组为波动量和趋势量;应用人工鱼群算法（AFSA）优化小波神经网络（WNN）进行趋势量预测;应用改进非线性自回归（INARX）神经网络对风速波动量进行预测,进而得到预测风速。通过实际风电场风速仿真预测,并与多种预测方法对比,表明该预测方法预测结果误差较小,可准确地进行超短期风速预测。     

风电场短期风速预测方法研究

随着风力发电的快速发展,并且风力发电系统的出力与风电场风速存在着的特殊关系,使得对风电场的风速实现较准确的预测已逐步成为研究的热点。该文先提出一种简单的的风速预测方法,即将指数平滑法应用到风速预测,并验证了指数平滑法预测风速的可行性。此外,为了提高预测精度,还提出了两种新的组合预测的方法,即基于指数平滑和灰色模型(GM)的组合预测方法、基于自回归滑动平均(ARMA)模型和灰色模型的组合预测方法。实例计算结果表明,组合预测方法比单独的用一种方法的预测效果要好,尤其是基于自回归滑动平均模型和灰色模型的组合预测方法更具有优势。     

基于FCM-等值风速模型的风功率日前预测

由于风速的随机性、间歇性,以及风电场内各机组风速、功率的分散性,给风功率预测带来了较大难度。在计算风速线性相关的权值基础上,提出了改进模糊C均值聚类算法（fuzzy c-means,FCM）的风速模型,建立了风电场等值风速与改进FCM风速的关系函数。以某风电场实测数据进行验证,结果表明：所提风电功率预测方法算法简单;该方法预测精度提高了71.35%。在该风电场不同日周期下,验证了所提预测方法的有效性和普适性。     

基于灰色GMDH网络组合模型的风速预测

风电场风速具有较大的间歇性和波动性,其预测精度有待提高。针对这一问题,文章基于灰色系统理论与GMDH数据分组处理技术,建立了灰色GMDH网络组合风速预测模型;采用某风电场实测风速数据进行预测,并与灰色Verhulst模型预测方法和传统GMDH网络模型预测方法的预测结果进行了对比。算例结果表明,灰色GMDH网络组合风速预测模型能够更精确地预测风速,显示了其可行性与高效性。     

基于ARMA-ARCH模型和BP模型的短期风速组合预测方法研究

随着风力发电的大规模并网,由风速的波动引起的网侧不稳定现象越来越显著。为了提高风电场风速预测的精度,首先建立了ARMA模型,利用拉格朗日乘数法检验ARMA模型残差的条件异方差效应,从而建立ARMA-ARCH模型;其次建立BP神经网络预测模型;最后分别以固定权和时变权方差-协方差（MV）法将ARMA-ARCH模型和BP模型进行优选组合预测。为验证模型的适应性,分别以西班牙某风电场2016年8月和2017年1月的风速数据进行建模仿真。仿真结果表明：组合预测模型的预测结果更优,且时变权组合预测精度更高;对于单一模型来说ARMA-ARCH模型的预测精度要高于BP模型,而ARMA模型的预测精度最低。     

基于神经网络的风电场风速时间序列预测研究

在电力市场中,风电所占电网的比例越来越大.但由于风的波动及其不可控性,风电场的发电量也在随机变化,所以很有必要对其产能进行预测.风速是影响产能最直接最根本的因素.本文利用时间序列神经网络对风电场的风速提前一小时进行预测,为电力调度提供参考,并为更长时间(半天,一天或两天)的风速预测提供理论基础.     

基于AdaBoost与BP神经网络的风速预测研究

介绍了基于AdaBoost的多神经网络集成预测方法。集成方法的预测结果优于其他方法的预测结果,这一点在理论上和经验上已经得到证明。AdaBoost是适用于时间序列预测的集成方法。基于AdaBoost算法,采用多个BP神经网络训练随机生成的风速样本,再由多个训练结果生成最终的风速预测值。用该方法预测的误差低于用单一BP神经网络进行的预测,其分析和仿真结果表明了其优越性。     

基于PAM-SSD-LSTM的短期风速预测

为提高短期风速预测的准确性,提出一种基于PAM聚类、奇异谱分解（SSD）和LSTM神经网络的组合预测模型来预测短期风速,以解决上述问题。首先,为提高神经网络的学习效率,采用PAM算法对原始风速数据进行相似日聚类;其次,SSD具有抑制模态混叠和虚假分量产生的优点,使用SSD分解风速序列,提取多尺度规律;最后,由于LSTM神经网络捕捉长时间依赖的序列的波动规律的能力较强,使用LSTM神经网络对分解后的风速分量进行预测,将各分量预测值叠加得到最终预测结果。实验结果表明,基于PAM-SSD-LSTM的组合预测模型可有效提高风速短期预测的准确率。     

风力机系统的神经网络模型辨识

应用人工神经网络的建模方法,采用多层感知器的模型结构,利用自适应学习速率的BP学习算法,辨识出风力机系统的功能模型,并把辨识模型的仿真结果与系统实验测量数据相对比,开展了与经典系统辨识方法的比较研究,以检验神经网络模型的可靠性.实验结果表明,这种新的风力机系统建模方法具有很高的精度.     

风力机系统的神经网络模型辨识

应用人工神经网络的建模方法，采用多层感知器的模型结构，利用自适应学习速率的ＢＰ学习算法，辨识出风力机系统的功能模型，并把辨识模型的仿真结果与系统实验测量数据相对比，开展了与经典系统辨识方法的比较研究，以检验神经网络模型的可靠性。实验结果表明，这种新的风力机系统建模方法具有很高的精度。     

基于混沌分析和神经网络的风速直接多步预测

针对风速序列的混沌特性,提出了一种将混沌分析和神经网络相结合的短期风速直接多步预测新方法,以提高其预测精度。首先,对风速序列进行混沌特性分析和相空间重构;然后,根据重构相空间的特征参数,结合预测需求,确定Elman网络结构;最后,利用空间欧式距离选取的样本对Elman网络进行训练,建立风速直接多步预测模型。以华北地区某风电场实测风速为例进行仿真测试,结果表明与单步迭代法和直接神经网络法相比,该文方法在进行风速直接多步预测时具有更好的整体误差指标。     

基于EMD分解的风电场风速和输出功率年度预测

应用历史年份的小时平均风速数据,预测下一年度逐月的风速和风电功率.对历史年份的逐月风速数据进行经验模式分解,采用递推最小二乘法建市各分量的二元线性回归预测模型,将各分量预测模型等权求和得到次年度对应月份的预测模型.对实测数据的仿真计算表明,提前一年的风速月度预测的平均MAPE为16.25%,提高了此类预测的精度.考虑具体风力发电机组的功率特性、机组效率和设备运行情况,可得出次年风电场的输出功率值.     

基于蚁群优化的最小二乘支持向量机风速预测模型研究

基于最小二乘支持向量机理论,建立风速预测模型。同时,由于最小二乘支持向量机参数选取尚无有效方法,该文尝试采用蚁群算法理论来进行参数优化选择。选取某风场前四天的实测风速(采样间隔30min),应用所建立的风速预测模型,来预测第五天的48个风速值,其预测的平均绝对百分比误差仅为9.53%,预测效果较理想,验证了应用蚁群优化算法理论与最小二乘支持向量机理论进行风速预测的可行性,可为风电场规划选址和风力发电功率预测等提供理论支持。     

基于改进AWNN的风电功率超短期多步预测

为提高风电功率超短期多步预测精度,针对梯度修正学习算法采用随机初始化网络参数训练自适应小波神经网络(AWNN)易陷入局部最优的缺点,将粒子群(PSO)算法和差分进化(DE)算法相结合,提出利用IPSO-DE算法优化AWNN的初始化网络参数,得到改进AWNN模型(IAWNN)并将其用于风电功率超短期多步预测.仿真结果表明...     

神经网络短期光伏发电预测的应用研究进展

准确的太阳能发电功率短期预测是保证电力调度和大规模光伏并网的关键。该文对近年来光伏发电功率短期预测研究进展进行综述,并对影响光伏发电功率的各种气象因素进行相关性分析。针对用于光伏发电短期功率预测的人工神经网络模型和深度学习模型进行总结和评述。太阳辐照度是影响预测模型精度的主要气象参数。在光伏发电功率短期预测中,神经网络及其组合模型均表现出较好的预测精度,但组合模型整体上优于单一预测模型。     

基于Attention-GRU风速修正和Stacking的短期风电功率预测

针对使用数值天气预报（NWP）数据进行风电功率预测时,NWP风速与实际风速存在偏差导致预测精度欠佳,提出一种基于注意力机制（Attenion）门控逻辑单元（GRU）数值天气预报风速修正和Stacking多算法融合的短期风电功率预测模型。首先,分析NWP预报风速和实际风速的皮尔逊相关系数,建立Attention-GRU风速修正模型,提高预报风速精度。其次,考虑风向、温度、湿度、气压、空气密度等气象因素,基于Stacking框架,提出融合XGBoost、LSTM、SVR、LASSO的多算法风电功率预测模型,同时采用网格搜索与交叉验证优化模型参数。最后,选取西北和东北两个典型风电场数据进行验证,算例结果表明,所提出模型能改善NWP风速精度并提升风电功率预测效果。     

变转速风力机的动态模型与随机载荷下的动态分析

变转速风力机是当前大型风力机研究领域的研究热点之一。该文通过研究其控制策略和动态特性，建立了适用于变转速风力机控制设计的动态模型，确定了相应的仿真分析方法。在此基础上以300kW变转速水平轴风力机为分析对象，对其动态模型在紊流风场的随机载荷情况下进行了仿真计算并分析了计算结果。