基于混合Copula函数的风电功率相关性分析

风电功率作为电力系统调度运行中不可忽视的随机输入变量,其相关性分析直接影响电力系统的不确定性和运行风险评估。文中从风电功率相关结构的角度出发分析风电功率的相关性,分析了风电功率间的尾部特征,提出利用混合Copula函数建模分析风电功率相关性的方法。该方法依据风电功率测量数据的相关结构,以线性加权的方式构造能够描述不对称尾部特征的混合Copula函数,并利用期望最大化(EM)方法对相关参数进行估计,研究结果表明,混合Copula函数能够很好地刻画风电功率间的相关结构和尾部特征,同时基于Copula函数的相关性测度理论能够方便地求取反映相关程度的指标。     

酒泉地区风电场风电功率预报研究

利用NOAA天气预报模式Weather Research and Forecasting Model(WRF)结合统计订正方法对酒泉地区短期风电功率预报进行了预报实验。与实际出力比较24 h短期风电功率预报精度较高。并在此基础上利用风电场附近测风塔观测数据通过时间序列发进行了0~4 h超短期预报实验,预报结果显示0~2 h预报结果有利于运行调度。     

风电功率预测准确性分析

风电并网容量迅猛增加,风电与系统之间的联系越来越密切,必须考虑风能的波动性和间歇性引起风电出力的变化给电力系统电能质量、安全稳定运行和经济效益带来的不利影响。因此,进行风电功率预测具有重要的现实意义。首先对风速和风电出力预测的分类和方法进行了探讨,然后简要综述了国内外风功率预测技术的研究现状,最后针对我国现阶段风电功率预测产生误差的原因进行了阐述并提出了建议。     

基于误差修正的NNA-ILSTM短期风电功率预测

为更准确预测短期风电功率,提出了一种基于误差修正的NNA-ILSTM短期风电功率预测方法。首先,采用斯皮尔曼（Spearman）等级相关系数法对风电功率影响因素分析,选出相关性较高的参量;其次,对长短期记忆网络添加注意机制与修改损失函数以解决其对有效信息筛选不足的问题,利用神经网络算法（NNA）优化改进的长短期记忆网络（ILSTM）中的神经元数量和时间步长,提高其预测精度以及泛化能力,构建NNA-ILSTM预测模型;最后,分析预测误差与风电功率、风速之间相关性,构建误差修正模型,对NNA-ILSTM模型预测结果进行修正,得到风电功率预测的最终结果。实验结果表明,所提出的模型可以显著提高风电功率预测精度。     

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。     

基于空间相关性的风电功率预测研究综述

由于风电具有很强的随机性和波动性,因此大规模风电并网会对电力系统的运行和稳定性造成很大的影响。如何准确预测区域风电场的功率已经成为当今电力系统亟待解决的研究课题。现有的风电功率预测方法未考虑空间相关因素,预测体系有待进一步完善。基于空间相关性的风电功率预测是一种考虑了本地信息和空间相关信息的综合预测方法。文中给出了基于空间相关性的风电功率预测的定义、概念和基本特点,分别从统计模型、物理模型、空间降尺度过程和空间升尺度过程4个方面详细阐述了基于空间相关性的风电功率预测的实现方法,并对空间相关性在风电功率预测方面应用的最新国内外研究进展作了系统的分析评述。最后,针对该领域尚存在的问题与不足,总结了今后的发展方向和需要进一步探索的研究内容。     

风电功率预测研究方法综述

风电场穿透功率不断加大,对电力系统安全、稳定、经济、可靠运行造成威胁,因此进行风电功率预测,不断提高预测精度意义日益突出。针对已有的风电功率预测方法,按照预测时间尺度、预测模型对象和预测模型原理不同,对风电功率预测方法进行系统分类,详细综述了组合预测方法和区域预测方法。并列表给出各预测方法的优缺点及适用场合。针对目前风电功率预测存在的一些问题,提出相应改进措施。     

考虑风电功率序列时间相关性的电力系统动态经济调度

随着高比例可再生能源大规模接入电力系统,其不确定性对经济调度带来了巨大的挑战。针对含风电电力系统经济调度问题,提出了考虑风电功率序列时间相关性的数据筛选方法,并利用versatile-copula分布实现风电功率序列时间相关性建模,以此为基础提出了考虑随机变量相关性的机会约束与风电成本高低估代价计算方法,建立了考虑风电功率序列时间相关性的动态经济调度模型。通过对目标函数和约束条件的转化与分析,将随机优化模型转化为线性约束问题,并利用逐次线性化算法实现准确求解。最后,在含风电的IEEE-30节点和IEEE-118节点算例系统中进行仿真计算,验证了所提考虑风电功率序列时间相关性的调度方法在数据筛选、拟合精度、经济性等方面的有效性。     

宁夏电网风电功率预测系统开发

大规模瓯电的接入对宁夏电网的安全、稳定和经济运行影响较大,急需建设宁夏电网风电功率预测系统。本文在总结国内外风功率预测研究成果的基础上,阐述宁夏电网风电功率预测系统框架、建设原则、软硬件方案。以确保宁夏大规模风电接入后电网的安全、稳定、经济运行。     

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。     

基于PSO-GA-SVM 的风电功率短期预测

风电功率精确预测是电力系统稳定运行的必要条件之一。文章以中国某一地区收集到的风速数据为基础,通过一定的分析方法建立了SVM风电功率预测模型,采用以粒子群为优化算法的PSO-GA混合算法来优化SVM预测模型。通过分析SVM、GA-SVM、PSO-GA-SVM三种模型的预测结果,并与实验数据相比较,仿真表明PSO-GASVM模型预测精度更高,PAO-GA混合算法优化效果更好。     

含风电功率时域特性的风电功率序列建模方法

为了能够生成与已有风电功率序列数据特性一致的风特性的改进马尔可夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo,PV-MC)法,即持续与波动蒙特卡罗(persistence and variation-Monte Carlo,PV-MC)法。该方法基于风电功率状态,首先生成满足状态跳变率矩阵的状态序列;而后,利用风电功率状态的持续特性,确定状态序列中状态的持续时间,得到满足持续特性的状态序列;最后,基于波动特性,将状态序列转换为风电功率序列。利用PV-MC方法与传统的MCMC法分别对全球6个不同地区共26座风电场生成风电功率序列,并与原始风电功率序列进行特性对比分析,结果表明:无论在基本统计特性(均值、标准差、概率密度函数和自相关系数)还是在时域特性(持续性和波动性)上,PV-MC法生成的风电功率序列都优于传统的MCMC法所生成的序列。     

数据分辨率影响风电功率预测精度分析

目前对风电功率短时预测的研究主要集中在预测方法上,而缺乏对数据本身特性的探讨。从实测数据出发,呈现3种典型分辨率5 min、10 min、15 min,并结合Elman神经网络算法对超短期(4 h)和短期(24 h)的风力发电机输出功率进行预测分析。结果表明:分辨率为10 min的原始数据对风电输出功率的超短期预测具有更好的结果,15 min分辨率的数据对风电功率的短期预测结果更佳。采用合理分辨率的数据后,能够有效地提高风电功率的预测精度。     

基于时空相关性的风电功率超短期自适应预测方法

为了充分并有效地利用大量风电场之间的时空相关性,在提高风电功率预测精度的同时保障计算效率,提出一种基于时空相关性的风电功率超短期自适应预测方法。以向量自回归模型为基础,对区域内大量风电场之间的时空相关关系进行表征。为减小因空间信息冗余造成的目标风电场预测模型过拟合,引入稀疏化建模技术来优化参考风电场数据的权重系数。此外,采用递归估计算法对预测模型进行自适应训练。根据最新实测功率数据实时更新预测模型系数,不仅可以动态适应预测环境的变化,还可以分散计算负担。采用某区域内100个风电场的实际数据对预测方法进行分析和验证。结果表明,相对于对比方法,所提出的预测方法具有更高的预测精度,且能够降低对密集型计算资源的需求。     

基于小波神经网络的风电功率预测

风力发电是新能源发电中技术之一,对促进电力工业调整、减少环境污染、推进技术进步具有重要意义.然而,目前风力发电的大规模使用还存在一定的难度,开展风电场功率预测的研究势在必行,基于小波理论及神经网络的方法,开展相应的研究.     

基于神经元网络方法的风电场风电功率预报研究

风电大规模并网使风电对电网的冲击问题越来越凸显,许多地方出现了拉闸限电的情形,随着百万千瓦级风电基地、千万千瓦级风电基地的规划及建设,急需开展行之有效的风电场风电功率预报,来满足风电上网调度的实际需求,利用数值模式预报的风速、风向等预报场及风电场逐时风电功率资料,通过神经元网络方法进行了风电场风电功率预报试验,预报精度与2002—2006年欧洲风能计划中的风电场风电功率预报精度相当。     

基于人工神经网络的短期风电功率预测

风力发电近年来已进入规模化发展阶段。由于风能的随机性和间歇性特征,风电场输出功率往往具有波动性,因此其功率预测对接入风电的电力系统的安全稳定运行及保证电能质量有着重要意义。基于人工神经网络模型,对风电场输出功率进行24小时短期预测,并分析该预测模型的可靠性和精确性,提出改进方法和进一步研究方向。     

基于 RCNN-SVR组合模型短期风电功率预测

提出一种回归卷积神经网络与支持向量回归组合模型 (RCNN-SVR),采用该模型预测短期风力发电功率. 首先搭建了一种回归卷积神经网络 (RCNN)模型;由于 RCNN 存在计算量大的问题,因此利用 RCNN 从数据集中 提取特征因素,并用特征因素训练支持向量回归 (SVR)对风电输出功率进行预测;最后采用某风电场数据集进行验证,结果表明 RCNN-SVR模型比单独使用的传统 RCNN 模型或支持向量机具有更高的准确率.其中,RCNN-SVR 模型的 CV-RMSE、MAE和 MAPE分别为０．０９９８、０．３９２８和０．５４６８,说明 RCNN-SVR模型有效地提高了预测精度 和输出结果的稳定性.     

基于功率谱密度的风电功率特性分析

风电有功功率波动特性的分析,对指导发电和电网运行非常重要。根据内蒙古赤峰东山风电场运行的实测数据,运用功率谱密度分析的方法,对风电有功功率的波动特性进行了分析。结果表明,风电功率的功率谱密度在超过4个数量级频域范围内符合Kolmogorov谱分布理论,且装机容量的增加,对风电功率的汇聚效应具有明显的影响。