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《电源技术》2015,(10)
风电场功率短期预测对并网风力发电系统的运行有着重要意义,在考虑风速、温度、海拔等影响风电功率的主要因素的基础上,为提高风电场短期输出功率的预测精度,提出基于风速与风电功率的融合预测模型。首先针对风电功率的直接预测,采用自回归时间序列和广义回归神经网络的组合模型来预测;然后再利用该组合模型预测风速,根据风速与风电功率的关系间接求出预测的风电功率;最后将前两种组合预测模型进行再次组合,得到融合预测模型。以吉林洮北风电场的短期功率预测为例,运用Matlab软件编程实现本文所提出的算法,验证模型的准确性与可行性,得到融合预测模型的预测相对误差为7.156%,可有效提高大型风电场输出功率的预测精度。 相似文献
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基于时间连续性及季节周期性的风速短期组合预测方法 总被引:5,自引:3,他引:2
根据风电机组功率曲线,可由风速计算出风电机组出力,因此,风电功率预测问题可转化为风速预测问题.基于风电场气象及风速数据的时间连续性及季节周期性,提出了一种风速短期组合预测模型.该模型采用模式识别技术分别提取时间连续性的样本及季节周期性的样本,以反向传播(BP)神经网络作为预测模型,得到风速横向预测值和纵向预测值,最后再通过BP神经网络进行组合预测.对国内某风电场的风速预测结果表明,所提出的风速预测模型可行、有效,具有较好的预测精度. 相似文献
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基于相似数据的支持向量机短期风速预测仿真研究 总被引:6,自引:0,他引:6
风电场功率预报是减小大规模风电并网对电网造成不良影响的有效手段,提高短期风速预测的精度是保障风电场功率预报的重要基础。提出了基于相似数据并结合小波分析的支持向量机短期风速预测方法。该方法从大量的数据样本中提取相似数据创建训练样本,采用小波分解技术将风速信号分解成低频趋势信号和高频随机信号,分别采用支持向量机理论建模,合成得到风速预测数据。仿真结果表明,相似数据有效地提高了数据的相关度,小波分解使支持向量机模型更好地拟合风速信号的低频和高频特性,提高了预测精度。通过与某风电场的实际风速数据验证,表明模型具有较强的泛化能力,程序运行时间可满足工程需要。 相似文献
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由于风速变化的随机性,大规模风电场并网给电网调度带来困难,进而影响系统的稳定性。为了提高风电场的可调度性,本文提出了基于风速预测与钒电池储能的风电场并网功率协调控制系统。采用BP神经网络法对未来一天的风速进行预测,通过预测的风速值计算风电场向电网发送的功率,并将预测值提交到电网调度机构。同时,在风电场的出口处接入钒电池储能系统,快速响应弥补风电场实际发出功率与预测功率的误差,从而提高电网依据风功率预测进行风电场发电调度的可信性,改善了风电场与电力系统之间的协调运行能力。 相似文献
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基于小波分解和最小二乘支持向量机的短期风速预测 总被引:9,自引:0,他引:9
短期风速预测对并网风力发电系统的运行有重要意义。对风速进行较准确地预测,可以有效减轻或避免风电场对电力系统的不利影响,同时提高风电场在电力市场中的竞争能力。简述了短期风速预测的价值和方法,提出了基于小波分解(wavelet decomposition,WD)和最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)的短期风速预测方法,分别以香港和河西走廊地区风电场为例,建立了上述2个地区风速预测的WD-LSSVM模型,根据上述地区的数据进行实例验证,结果表明文中的方法显著提高了超前一步预测的精度。 相似文献
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风场短期风速预测研究 总被引:5,自引:0,他引:5
提出一种基于支持向量机的短期风速预测模型,并通过小波分解和遗传算法实现模型中的数据预处理和参数寻优。模型包括数据处理单元、参数寻优单元和支持向量机单元,以历史风速值作为输入,输出未来时间段的风速值。同时,通过引入模型的可调参数,提高模型对应不同风场风速数据的普遍适应性。实验结果表明,模型的预测效果良好,并具有较好的适应性,可适应不同地区的风场数据。 相似文献
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风电场风能资源评估及微观选址 总被引:2,自引:0,他引:2
风电场区域范围内的风能资源藴藏状况,是开发风力发电项目最基础的组成因素,能否客观的掌握其风能资源状况是项目成功和避免投资风险的关键所在。 相似文献
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以内蒙古地区3座70m高测风塔连续2年的实测数据来分析风切变指数的变化,结果表明:1)不同高度梯度的风切变指数受地面粗糙度及周围地形地貌的影响较大。2)计算相邻高度的风速时,采用相邻高度间的风切变指数计算得到的结果较好;计算相差较大的高度间风速时,采用拟合曲线得到的风切变指数计算得到的结果较好。3)利用3~25m/s的风切变指数计算各月风速及年均风速结果都与实测值最接近;而利用全部风速数据的风切变指数计算统计各月风速往往比实测值偏大;利用3~25m/s拟合曲线得到的风切变指数统计各月风速比实测值偏小。 相似文献
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区域风能规划中的风资源参数及等效风速序列求解方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在面积较广阔、建有多个风速观测站的区域风能规划中,缺乏能够描述区域等效风资源状况的风速数据以及相应的求解方法。针对区域等效风速序列及风速分布特性参数难于求解的问题,调查总结了常用风能规划模型中用于描述风速变化特性及风资源分布的重要参数,分析了参数选择对风能规划的影响,提出基于多维自回归模型的区域等效参数及区域等效风速序列求解方法,给出一种仅利用月平均风速合成风速数据的方法。以可再生电力混合优化模型为计算平台,以建有多个风速观测站的某区域为算例,参数求解方法及合成风速方法的合理性进行了验证分析。结果表明,2种方法都能够求得合理的区域等效风速数据;利用月平均风速合成风速数据的方法,能够合成具有一定可参考性的、适用于区域风能规划的风速数据。 相似文献