基于时间序列和神经网络法的风电功率预测

为克服风速与风电功率之间的非线性关系对预测精度的影响,建立了基于时间序列法和神经网络法的改进预测模型。用时间序列法建立风速预测模型;利用神经网络法建立风速-风电功率模型,并以风速预测数据为输入量预测风电功率。以某风电场为例,比较分析了该改进模型与传统预测模型的平均绝对误差和相关系数,结果表明该改进预测模型可有效提高预测精度。     

基于小波变换和BP神经网络的短期风电功率预测

风电功率预测的准确性对风电大规模接入的电力系统安全稳定运行具有重要意义。提出一种基于小波变换和BP神经网络的风电功率预测模型,通过小波变换将风电功率序列在不同频率上进行分解,对分解后的单支序列分别采用相匹配的BP神经网络进行建模和预测,最后,叠加各序列的预测结果得到完整的预测值。基于该模型的内蒙古某风电场输出功率预测算例结果表明:该模型可以有效提高预测精度。     

基于VMD-CNN-LSTM模型的短期风电功率预测

风电功率的精准预测是提高风电并网稳定性的重要手段之一。针对气象特征复杂性与随机性引起风电功率难以精准预测的问题,提出了一种基于VMD-CNN-LSTM的短期风电功率预测模型。该模型总体结构包括多气象特征序列变分模态分解（VMD）与重构、卷积神经网络（CNN）挖掘多气象特征信息、长短期记忆网络（LSTM）预测结果输出、泛化能力分析。与目前仅考虑分解历史风电功率序列分别建立预测模型方法相比,本文所提出的VMD方法物理意义明确,能够跟踪气象特征预测未来风电功率趋势。在某风电场的实际数据上进行验证,算例结果表明：该模型预测结果精度较高,降低了多气象特征因素对预测结果的影响,具有一定的实用性。     

基于模糊粒计算的风电功率实时预测研究

随着风电接入电网规模的日益扩大,其波动对电网的影响也日趋增大,而准确的风电功率预测可以有效地降低其对电力系统稳定性的影响,因此风电功率预测对接入大规模风电的电力系统稳定运行具有相当重要的意义。提出一种模糊粒计算和支持向量机相结合的风电功率实时预测方法,利用模糊粒计算将风电功率时间序列划分为简单的子序列时间窗口,同时把具有相似属性的对象组合在一起,通过提取核心信息减少冗余,利用支持向量机法对子序列进行预测,得到最终的预测值。以东北地区某两个风电场的实测数据为例,根据国家能源局文件中的指标验证了模型有效性。     

基于门控递归单元神经网络的风速误差修正模型短期风电功率预测

随着风力发电的日益普及,风电功率预测已成为辅助电网调度和电力交易的基础.针对短期风电功率预测问题,提出一种基于门控递归单元神经网络的数值天气预报风速误差修正模型.首先,提取数值天气预报风速误差的标准差作为权重,并根据数值天气预报风速时间序列对这些权重进行重新排列,得到权重时间序列.然后,提出基于双向门控递归单元神经网络...     

基于原子稀疏分解和支持向量机的风电功率实时预测研究

准确的超短期风电功率实时预测是实现风能大规模调度的有效手段.针对风电场风电功率实时预测精度低的问题,文中提出了一种基于原子稀疏分解(ASD)理论和支持向量机的预测方法.该方法利用原子稀疏分解算法对风电功率时间序列进行分解,然后对得到的原子分量和残差分量分别进行自预测和支持向量机预测,最后将预测值组合叠加,从而得到最终的预测值.以某风电场的实测风电功率数据为例,进行不同时段的实时预测.结果表明,该方法可以显著提高风电功率的预测精度.     

考虑风速波动特性的VMD-GRU短期风电功率预测

提高风电功率预测的精准度能为大规模风电并网提供安全保障,为此提出一种考虑风速波动特性的短期风电功率组合预测方法.首先,定义5种风速波动类型,对数值天气预报中的历史风速序列进行波动类型划分,得到不同风速波动类型的天气时段;其次,将这些天气时段对应的历史风电功率序列进行分类,采用变分模态分解算法对各类风电功率序列进行分频计算,得到特征、频段互异的多个子模态;然后,利用门控循环单元神经网络建立每个子模态预测模型,将各个子模态预测结果进行叠加,得到风电功率预测值;最后,对待测时段的风速序列进行波动类型划分和识别,选取相匹配的功率预测模型计算出最终预测值.利用某实际风电场的数值天气预报风速数据和功率数据进行仿真分析,验证所提组合预测方法的有效性.     

基于组合优化算法的短期风电功率预测

针对风电功率的长记忆、大波动性特点,提出了一种短期风电功率组合预测算法。利用集合经验模式分解算法在风电功率序列分解过程中添加成对的正负噪声分量,得到的不同复杂度的子序列,提高信号重构精度和分解速度。风电功率子序列的线性分量应用自回归分数积分移动平均模型进行预测,风电功率子序列的非线性分量利用自回归分数积分移动平均模型的残差序列训练优化后的支持向量机模型来进行预测,最后组合得到风电功率预测结果。通过对国内某风电场风电功率数据进行验证,表明该组合预测模型的预测精度更高,且模型具有更好的适应性。     

基于最优输入径向基网络的风电功率预测方法

随着风电的大规模接入电网,对风电功率未来出力的把握显得尤为重要,而风电功率预测技术则是掌握出力特性的有力工具。基于实测历史数据,研究系统不同输入量对预测结果误差的影响,选取最佳输入量值;并在此基础上,构建基于RBF（径向基）神经网络的风电功率预测模型,对风电功率进行有效预测;预测结果表明,基于径向基神经网络的预测方法预测精度较高,可以为电网提供更加准确的风电预测出力信息,有助于为调度制定更加合理有效的计划。     

风电功率预测技术综述

风电功率预测是应对风电大规模并网运行问题的重要手段。本文分类介绍了目前用于风电功率预测的基本方法,简要概括了国内外的风电功率预测技术研究和应用现状,对风电功率预测技术发展趋势进行了展望。     

基于改进的加权一阶局域预测模型的风电功率预测

为提高风电功率预测精度,将混沌时间序列分析应用于风电序列,研究风电数据混沌特性以及混沌时间序列加权一阶局域多步预测法(AOLMM).针对高维相空间中相点间的相关性大小不能被欧式距离精确反映的问题,利用灰色关联度和相点间的距离确定邻近点的权重大小,同时将中心点与邻近点延迟矢量最后一个分量的强相关性考虑在内,改进了预测方法.对风电功率预测分析可见,改进的方法具有较好的适应能力和预测精度.     

风电功率超短期多步预测误差评估及分析

超短期风电功率预测误差分析有助于改进预测精度,进而降低风电不确定性对电力系统带来的不利影响.以LSTM模型为例,对超短期多步预测的误差特性进行分析.首先,对超短期风电功率预测误差进行静态特性分析,研究了预测误差随预测步长的动态变化特性;然后,提出了数值天气预报在超短期风电功率预测中的误差占比定量评估模型;最后,提出了一种综合考虑形状和时间损失的神经网络损失函数,降低由于输入信息不足引起的时滞和幅值误差.结合吉林省20个风电场的实测数据,对风电功率多步预测误差特性进行全面分析,为风电功率多步预测模型的评估、修正提供了参考.     

基于VMD的CNN-BiLSTM超短期风电功率多步区间预测

风能是随机波动的不稳定能源,大规模风电并入电网将对电网稳定性造成很大影响,有效预测风电功率区间将极大提高电网经济性与稳定性。针对风电功率数据的非线性,非平稳特性,提出一种基于VMD的CNN-BiLSTM超短期风电功率多步区间预测方法。首先对风电功率数据进行小幅上下波动,形成CNN-BiLSTM模型的初始上下限。其次运用变分模态分解(VMD)分别将上下限数据分解为若干个子分量,以降低风电功率时间序列的非平稳特性。然后将子分量输入CNN-BiLSTM模型,得到风电功率预测区间。最后以改进覆盖宽度准则为目标函数优化区间,得到给定置信水平下的风电功率预测区间。使用某风电场实际运行数据,与CNN-GRU、CNN-LSTM、KELM、SVR这4种模型作比,验证结果表明基于VMD的CNN-BiLSTM超短期风电功率多步区间预测方法可有效提高风力发电超短期区间预测精度。     

飞轮储能在风电功率预测系统中的应用探究

风能是一种间歇性能源,风电功率经常处于波动之中,风电功率的预测对风力发电系统并网的安全性和稳定性具有重要的意义.天气预报提供的气象数据有一定误差,机组调度需要计及风电功率预测高估和低估所带来的代价.本文以风电功率预测的传统方法为基础,用飞轮储能对预测出来的风功率进行适时调节,从而优化了风电质量,最终使用Matlab/GUI开发了风电功率预测系统.该系统提高了风电功率的预测精度,可为风电功率预测提供参考.     

风电功率超短期预测误差的非参数估计分布研究

准确的风电功率预测有利于含大规模风电电力系统的安全可靠、持续稳定运行,掌握风电功率预测误差的分布特征,对风电大规模并网有重要意义.以吉林省某风电场的实测数据为例,对风电功率进行超短期预测,利用非参数估计对预测误差分布进行拟合,分析了非参数估计与预测方法、预测时间间隔、预测误差概率分布形态以及风电场装机容量的关系,验证了所提出方法的有效性.     

风电功率概率预测研究综述

从风力发电被人们应用起,风电功率预测一直是研究的热议话题.由于风能自身的波动起伏、随机不定,导致风电功率具有一定的不确定性.目前风电功率大部分研究针对其点预测,但考虑风电功率固有的波动特性,其点预测的预测精度有限.然而准确可靠的风电功率预测对于电力系统运行是必不可少的.鉴于风力发电的不确定性,概率预测提供了一种独特的方案,即:提前估算和量化风电并网对系统运行潜在的影响以及风险.故风电功率概率预测将会成为风电功率预测的热门方向.文中归纳总结了风电功率概率预测已有的研究成果,并对风电功率概率预测未解决问题及将来发展趋势进行展望.     

基于小波长短期记忆网络的风电功率超短期概率预测

随着大规模的风电并网,风电所具有的间歇性与随机性对电力系统的稳定性产生了很大的影响,风电功率预测成为当前解决该问题重要的方式之一.本文利用长短期记忆(LSTM)网络良好的时序记忆特性,将小波分解技术与LSTM深度网络结合,提出基于小波长短期记忆网络的风电功率超短期概率预测模型.首先通过小波分解技术将原始时间序列进行平稳化处理,再建立各子序列样本的LSTM网络预测模型,借助最大似然估计法估计预测误差的高斯分布函数,最终实现对未来4 h时刻的风电功率概率区间预测.最后,采用中国东北某风电场数据对所提方法进行算例分析,结果表明,将小波分解与深度学习方法结合可以较好地提高预测的精度,提高概率预测的区间可靠性.     

两种风电功率多步预测方式的分析及评价

目前对风电功率预测的研究主要集中在预测方法,而风电功率预测一般为多步预测,缺乏对多步预测方式的分析。分析了滚动多步预测方式和多采样尺度多步预测方式。多步预测方式的预测精度与预测方法和风电功率数据有关,不同的预测方法或风电功率数据下两种多步预测方式的预测精度高低不同。以风电功率实时预测为例,基于吉林省某风电场实测风电功率数据,使用国家能源局所规定的风电功率实时预测评价指标对两种多步预测方式进行评价。     

基于原子稀疏分解和混沌理论的风电功率超短期多步预测

为提升大规模风电场风电功率超短期预测精度,减少由风电功率大幅度波动对电力系统带来的不利影响,提出一种基于原子稀疏分解(Atomic Sparse Decomposition,ASD)和混沌理论的风电功率超短期多步预测模型.首先,利用ASD良好的序列趋势跟踪特性,将风电功率时间序列分解成多个原子趋势分量和一个残差随机分量;其次分别利用自适应预测法和混沌理论对两分量进行超短期预测;最后,将两分量的预测结果叠加,得到最终的风电功率预测结果.选取我国东北某区域风电功率数据为例,算例结果表明,相较于传统预测模型,本文的预测方法能够有效地提升大规模风电场风电功率超短期预测精度.     

基于相似曲线簇和GBRT方法的超短期风电功率预测

为了减少训练数据的冗余信息,提高风电功率预测的精度,提出了基于相似曲线簇和GBRT方法的超短期风电功率预测模型。首先对历史风速序列进行相似曲线簇的提取,采用相似离度作为相似性判据,对大量历史风速序列与测试集风速序列进行相似性的判断,继而找出相似性好的风速曲线簇以及曲线簇中每个风速点对应的功率,并将其作为最终的训练样本,然后采用梯度提升回归树(GBRT)模型进行风电功率的预测。用上海某风场的数据进行对比试验,结果表明,该方法能够明显提高超短期风电功率预测的精度,具有实际意义。