灰色-马尔可夫链统计组合模型在光伏发电功率短期预测中的应用

光伏系统输出功率具有随机性和波动性的特点,光伏系统并网以后可能引起运行和可靠性问题。提前对光伏发电功率进行准确预测有利于电力部门及时调度和保证电能质量,从而保证电网的安全运行。在分析灰色预测模型局限性的基础上,将灰色-马尔可夫链组合预测模型应用到光伏功率短期预测中,并阐述了其建模原理。通过对灰色模型拟合值的相对残差序列进行分析及建立马尔可夫链状态转移概率矩阵,得出灰色-马尔可夫链预测模型。通实际算例分析,证验了所提组合模型的准确性和简便性。     

基于灰色-加权马尔可夫链的光伏发电量预测

光伏发电量预测是光伏并网的一项基础性工作。运用灰色模型对光伏发电量进行总体趋势的预测后,加入了加权马尔可夫链预测理论,建立了灰色-加权马尔可夫链预测模型。该模型不仅考虑了GM(1,1)模型对指数增长序列的适应性,而且考虑了发电量数据随机波动的特点,用状态转移概率矩阵来描述这种波动性。将该模型运用于合肥某光伏电站的光伏发电量预测,结果表明加权马尔可夫链与灰色模型的结合,提高了对波动性较大的发电量数据预测的精度,验证了该模型的可行性和有效性。     

基于灰色－辨识模型的风电功率短期预测

为了准确预测风电机组的输出功率,针对实际风场,给出一种基于灰色GM(1,1)模型和辨识模型的风电功率预测建模方法,采用残差修正的方法对风速进行预测,得出准确的风速预测序列。同时为了提高风电功率预测的精度,引入FIR-MA迭代辨识模型,从分段函数的角度对风电场实际风速-风电功率曲线进行拟合,取得合适的FIR-MA模型。利用该模型对额定容量为850 kW的风电机组进行建模,采用平均绝对误差和均方根误差,以及单点误差作为评价指标,与风电场的实测数据进行比较分析。仿真结果表明,基于灰色-辨识模型的风电机组输出功率预测方法是有效和实用的,该模型能够很好地预测风电机组的实时输出功率,从而提高风电场输出功率预测的精确性。     

基于组合模型的短期风速预测研究

风速具有较大的随机波动性,影响了电网的稳定性,风速预测对于风电并网问题至关重要。本研究采用灰色-马尔可夫链（GM-Markov）与最小二乘支持向量机（LSSVM）预测模型分别对风速进行预测,比较了各单一预测模型的精度;在此基础上研究了动态权重组合模型与0-1法组合预测模型。然后以国内某风电场的实测风速数据为例进行分析,结果表明,单一预测方法时好时坏,稳定性较差,组合预测模型总体效果较好,具有较大的实用价值。     

基于灰色马尔可夫模型的变压器油中溶解气体体积分数预测

准确预测变压器油中溶解故障特征气体的体积分数对发现变压器早期潜伏性故障,实现电力系统安全经济运行具有重要意义。将灰色多变量预测方法和马尔可夫链理论有机结合,提出了一种适合变压器故障特征气体体积分数预测的灰色马尔可夫组合预测模型。利用优化的背景值构造公式建立灰色多变量模型对变压器故障特征气体时间序列的宏观发展规律进行动态预测,在此基础上,建立故障特征气体时间序列的状态转移概率矩阵,以归一化的各阶自相关系数作为权重值,通过加权马尔可夫链模型修正灰色多变量模型预测值,实现变压器故障特征气体体积分数的预测,预测精度较高。实际算例分析验证了该模型的实用性和有效性。     

风电场GM-WEIBULL风速分布组合模型出力预测

针对风电出力的随机性及间歇性,采用灰色理论建立灰色预测-威布尔风速分布组合模型,并对威布尔风速分布参数进行了求解,根据实际地形下风电场风速数据准确预测了风电场的风速分布及有效风电出力密度,进而求得了风电场风机出力功率及发电量等重要数据.     

考虑风电不确定性的电-气综合能源系统协调优化

风电不确定性与波动性是制约风电消纳的关键因素,传统优化方法在处理风电不确定性时存在诸多局限,电-气综合能源互补优化可提高风电利用率。基于此,建立了以电转气装置为耦合元件的综合能源调度模型,以常规机组运行成本、弃风惩罚成本等为系统优化目标。首先,通过数值天气预报方法对风速进行预测,建立预测误差累加状态转移矩阵,构建风场景马尔科夫链模型形成不确定合集;然后,通过拟合形成服从威布尔分布的风功率预测场景集,以引入扰动的改进型蝙蝠算法对模型进行求解。最后采用修改后的IEEE39节点算例验证了所提模型对风电消纳的经济性和实用性。     

基于状态转移约束的永磁同步电机模型预测控制策略

针对车用永磁同步电机传统模型预测控制方法存在转矩波动和转速波动较大,从而影响汽车乘坐舒适性的问题,提出 了一种新型的考虑永磁同步电机开关切换状态转移概率的改进型模型预测控制方法。 通过永磁同步电机工作中开关切换状态 的历史数据计算状态转移概率矩阵。 在获得转移概率的基础上,根据当前的开关状态和状态转移矩阵得到状态转移约束误差。 接着在模型预测控制算法中制定包含状态转移约束误差项的代价函数,通过代价函数对下一时刻的开关状态进行在线寻优以 获得最优的控制变量。 并基于 MATLAB 平台对该改进型模型预测控制策略进行仿真分析,仿真结果表明,改进型模型预测控 制策略具有更好的转矩和转速响应特性,从而表明基于状态转移的模型预测控制方法能够用于车用永磁同步电机的控制中,并 且对于改善汽车的乘坐舒适性具有重要意义。     

基于隐马尔可夫模型的日内风电功率预测误差区间滚动估计

风电的波动性和不确定性给大规模风电并网带来了挑战,估计风电场上报风电的预测功率误差范围,能够为含风电电力系统的运行调度提供重要信息。因此,提出基于隐马尔可夫模型的日内风电功率预测误差区间滚动估计方法。通过建立隐马尔可夫模型实现一定置信水平下对风电功率误差波动区间的快速估计,并利用局部加权回归散点平滑法对误差区间进行处理。以实际数据为例分析,结果表明所提方法能够给出风电功率预测误差的波动范围,为电力系统的调度与控制、备用容量的配置、风险评估等方面提供更全面的信息。     

基于灰色模型的风速-风电功率预测研究

风场中风速变化带来的风电功率波动是影响风电质量的重要因素。基于灰色模型,对超短时平稳风速进行了一步至四步预测,并且检验了预测误差情况。对不稳定风和阵风进行风速预测,以平稳风为例,根据实际风电功率和对应时序风速的关系建模,得到了风电功率随风速变化的各类模型下的拟合参数。为了提高风电功率的预测精度,通过从分段函数和整体建模两个角度比较各种模型的准确程度,得到了适宜于作为风电功率特性曲线的函数模型。通过预测的超短期风速在两种情况建模时风电功率模拟值与实际值的比较,得到了更适宜作为风电功率特性的模型。用我国某风场     

基于Copula函数的马尔科夫链风速预测模型

针对风能随机波动造成的电网不平稳运行问题,提出了一种基于Copula函数计算马尔科夫链风速预测模型,对风速进行了短期预测。首先,利用相邻时段风速变量时间相关性建立连续一阶马尔科夫链风速预测模型,然后,结合Copula函数并采用基于经验分布的半参数估计法计算风速模型的状态转移函数,有效避开了离散型马尔科夫链因风速状态离散化程度高引起模型计算过于复杂的缺点,并且生成了较高精度的预测风速时间序列。最后,实例仿真分析结果验证了所提模型预测的准确性和有效性。     

基于多状态空间混合Markov链的风电功率概率预测

现有风电功率预测方法只提供功率的单点预测值,但在电力市场的决策过程中却需要更多的信息。文中提出一种基于离散时间Markov链理论的新功率预测模型。针对功率数据的无规律性,采用等分法划分了4种状态空间,并对每种状态空间都建立1阶和2步混合Markov模型,模型权重系数采用加速遗传算法求解。该模型直接对风电功率数据进行数值分析,有效避免通过风速预测再转换为功率时带来的误差累积。给出4种混合模型和最新的评价误差公式。分析和算例表明,N为102时混合模型预测精度高于持续法模型,并给出了单点预测值和概率分布值。     

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。     

新投产风电场的短期风速预测模型建立

常规的风电场功率预测建模主要方法是将数值天气预报产生的气象要素输入基于历史scada数据建立统计模型,得到全场预报总功率。但是新投产的风电场没有历史scada数据,而风电场功率预测的准确性主要依赖于短期风速预报的精度。因此,为提高新投产风电场功率预测的准确性,短期风速预报的建立是基于数值气象预报的物理模型和统计模型相结合的方式。首先,通过数值气象模式输出风电场测风塔处轮毂高度层的气象要素;其次,通过建立神经网络模型和多元线性回归两种统计方法对模式输出数据进行修正;最后,对误差的来源进行分类分析。在江苏某风场的测试结果表明,较传统的方式,预测精度有了明显的提高,该方法能够消除数值气象预报的振幅偏差,但相位偏差仍是误差的主要来源。     

风向空间分散性及其对全场风电功率预测误差的影响

风电功率预测对风电场和电力系统的稳定运行都具有重要意义。通过提高风速预测精度可以改善风电功率预测精度。风电场的风不是时刻都垂直有效作用在风机上,风向代表了风速与风机间的夹角,进而决定了垂直作用在风机上的有效风速,因此风向也是影响风电功率预测精度的因素。分析了风向空间分散性及其带来全场风电功率计算和预测误差的机理,给出了各种误差间的相互关系。算例结果表明,考虑风向的空间分散性,比仅以平均风向计算有效风速得到的全场风电功率预测误差小。实例表明,在风速空间分散性基础上考虑风向空间分散性会进一步提高全场风电功率预测精度。     

基于数值天气预报风速和蒙特卡洛法的短期风电功率区间预测

随着风电在现代电网的渗透率越来越高,电力系统优化运行对风电功率区间预测的可靠性提出了更高要求。现有的风电功率区间预测通常针对历史数据整体的误差,或者基于不同的出力水平进行分类误差建模,难以反映预测模型对于不同风况下的适应性。鉴于此,提出了一种基于数值天气预报(NWP)风速和蒙特卡洛法的短期风电功率区间预测模型。首先,按照NWP风速对历史时段的点预测误差进行层次聚类,利用经验分布模型对不同风况下的误差进行概率分布拟合。然后,对待预测时刻的NWP风速所对应的累计经验分布概率值进行蒙特卡洛抽样,并在给定的置信水平下求取短期内各个待预测时点可能发生的功率波动区间。最后,以中国吉林省某风电场运行数据为例,与常用的概率预测方法相比,验证了所提方法的可靠性。     

基于改进长期循环卷积神经网络的海上风电功率预测

准确的风电功率预测对海上风电安全并网具有重要意义。不同于陆地,海上具有气象因素复杂、风电出力波动显著等特点,使得海上风电功率预测精度难以满足工程实际要求。针对以上问题,文中提出一种基于改进长期循环卷积神经网络(LRCN)的预测模型,用于超短期海上风电功率预测。首先,采用改进LRCN进行初步功率预测,即构建多卷积通道分别提取不同层次变量的时序特征,并通过具有前瞻性的改进Adam优化器提升网络收敛效果。其次,利用摇摆窗算法与波动特征聚类识别预测时段的出力波动类型。再次,针对不同的波动类型建立对应的误差修正模型,并输入经Xgboost算法筛选出的强相关特征因子,实现误差修正。最后,采用实际海上风电场数据进行实验,其结果表明所提方法能够有效预测超短期海上风电功率,且预测精度高于多种传统预测模型。     

基于相似数据的支持向量机短期风速预测仿真研究

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。