风电场风速短期多步预测改进算法

对风电场风速实现较准确的预测,可以有效减轻并网后风电对电网的影响,提高风电市场竞争力。文章运用时间序列法对我国某风电场测风站实测风速建立时序ARIMA(11,1,0)模型,并进行风速预测。针对模型在超前1步预测时出现的延时问题,引入卡尔曼预测法加以改进,提出卡尔曼时间序列法。针对时序模型超前多步预测精度低的问题,提出滚动式时间序列法。对提出的两种改进方法进行实例验证,结果表明：①卡尔曼时间序列法不仅改善了预测延时问题,而且把超前1步预测的平均绝对相对误差从6.49％降低为3.19％;②滚动式时间序列法改善了多步预测的精度问题,模型超前3、5、10步预测的平均绝对相对误差分别仅为7.01％,7.63％,8.42％。两种改进方法都没有明显增加时间序列法的建模计算量。     

风电场短期风速预测探讨

针对我国在风电场短期风速预测的研究还不能达到令人满意程度的现状，通过分析国外在风电场短期风速预测领域的研究情况，结合实例提出并详细阐述了时间序列法在这一领域中的应用，结果表明所建模型具有一定的实用价值。     

风电场短期风速预测的MRA-SVM模型

为了提高风电场短期风速的预测精度,提出了基于多分辨率分析和支持向量机(MRA-SVM)的预测模型。模型以历史风速序列为输入对数据进行多分辨率分析,用支持向量机对分解后的单支序列分别回归预测,叠加各序列的预测结果即为最终预测值。通过对某风场10 d的实测风速进行分析,预测了未来4 h的风速。用均方根误差和平均绝对百分比误差对模型进行评价,与单一的SVM方法相比,提高了预测精度。实验证明,模型具有较强的风速预测能力,能普遍适用于风速的短期预测。     

风电场短期风速的混沌预测方法

高精度的短期风速预测对提高含大量风电机组电网的安全稳定性及降低运行成本具有重要意义。文中在对风速时间序列进行相空间重构的基础上,使用混沌加权零阶局域预测法对风速进行预测;进而针对该方法在高嵌入维数下以欧氏距离寻找临近相点进行预测不准确的不足,提出了一种改进加权零阶局域预测法。该方法用相点间关联度来确定临近相点,并且提出了一种新的加权系数计算方法,以提高预测精度。算例分析结果验证了该方法的可行性和有效性。     

多频率尺度下的风电场短期风速预测融合算法

提出了一种基于多分辨率分析下的短期风速预测方法.利用小波分解将原始风速序列分解成低频信号分量和高频信号分量,将低频信号分量作为时间序列模型的输入,将高频信号分量作为最小二乘支持向量机的输入,输出未来时间段的各分量预测值.最后将各分量的预测值重构为风速序列的预测值.以内蒙古风电场为例进行仿真,结果表明文中方法显著提高了超前风速预测的精度.     

基于SVM方法的风电场短期风速预测

针对基于支持向量机的风电场短期风速预测进行研究,选择了不同的输入向量（历史风速时间序列,历史风速和温度,历史风速、温度和风向,历史风速、温度和时间）作为输入进行误差对比分析。实测数据及分析结果表明,采用历史风度和温度的二输入模型,预测效果最佳,为风速的短期预测和发电量预测提供了较好的参考价值     

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1 h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Mycielski算法的风电场风速预测

对已有的风速预测方法进行了总结归类,并使用一种新颖的基于Mycielski算法进行风电场风速预测,建立了基于该算法的预测模型,并且同持续法风速预测进行对比,同时对二者的误差进行了分析.实验结果表明,基于Mycielski风速预测模型在风速平滑段有着非常高的预测精度,其均方根误差与误差方差均小于持续法,误差为零的概率高于...     

基于混沌—LSSVM神经网络风电场风速短期预测

风电出力是电力系统运行与规划的依据,准确的风速预测有利于提高电力系统运行的经济性和可靠性。基于风速时间序列具有混沌特性的前提下,结合混沌时间序列的相空间重构和支持向量机回归理论,建立了一种基于风速混沌特性和当前最为流行的最小二乘向量机的短期风速预测模型。用于张家口某风电场进行风速预测,通过实例仿真计算分析表明,混沌—LSSVM神经网络的混合算法可进一步提高预测精度。     

基于混沌特性的风电场风速短期预测方法

为了提高风电场风速短期预测的精确性,提出了基于混沌理论的径向基神经网络预测。通过对风速时间序列关联维数及Lyapunov指数的计算,证实了风速时间序列混沌现象的存在。几种典型的求取延迟时间和嵌入维数算法的预测结果对比表明,基于自相关法-假近邻法的相空间重构RBF神经网络的预测效果比较理想。将基于混沌理论的RBF神经预测方法同传统的Volterra级数预测方法相比较的仿真结果表明,基于混沌理论的RBF神经预测方法具有模型简单、预测精度高的优点。     

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。     

风电场短期风速的多变量局域预测法

风电场短期风速的统计预测方法大都基于单变量风速时间序列,预测精度有限,而在多变量预测中选取哪些变量又没有明确的方法。针对此问题,提出一种风电场短期风速的多变量局域预测法,该方法基于相关性原则来筛选多变量时间序列数据并构造多变量相空间,在该相空间中寻找预测状态点的邻域点并建立支持向量回归(support vectorregression,SVR)模型。采用风电场实测数据进行验证,结果表明:在构造相空间时,增加彼此相关程度低的变量数目,能够明显提升局域法的搜索能力,找到与预测点相似程度更高的邻域点并将其用于模型训练;同时结合SVR模型的高维非线性拟合能力,有效地提高了短期风速预测精度。     

风电场短期功率预测

风电场输出功率的预测对大规模风电接入电力系统运行有非常重要的意义。针对现有各种预测方法预测精度不高的问题,提出了一种基于相关向量机-马尔科夫链的风电短期功率预测方法。首先,运用相关向量机原理,得到原始预测模型;之后,使用马尔科夫链原理对误差进行修正,结合最小二乘法得到风电场短期功率预测-误差修正模型;最后,将该方法用于实际风电场的短期功率预测,其平均相对误差达到7.2%。研究结果表明:所提的预测方法能够满足电力系统调度对风电场短期功率预测的要求。     

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...     

基于混合Copula函数及鲸鱼优化算法的风电场风速预测

针对风速精准预测过程中存在的风电场内风机数量大、风速之间存在复杂时空相关性的问题,提出将鲸鱼优化算法与混合Copula函数相结合的相关性分析法,在风机风速相关性分析的基础上构建风速预测模型.在该模型中,通过混合多种单一Copula函数,再利用鲸鱼优化算法进行参数求解,提高了模型的相关性分析水平.以我国某地区风电场风机实...     

基于遗传算法和最小二乘支持向量机的风电场超短期风速预测*

考虑到风电场风速的非平稳性、非线性特征及风电场风速实测数据存在异常现象,提出利用改进小波变换方法对风速序列数据进行分解与降噪处理,以降低其不稳定性.针对最小二乘支持向量机算法在参数确定依赖人为因素的缺陷,提出一种采用遗传算法对最小二乘支持向量机模型的惩罚系数和核函数参数进行寻优,构建基于遗传算法和最小二乘支持向量机的超短期风速组合预测模型,对小波变换分解后的各子序列数据分量进行预测,并将各子序列的预测结果叠加进而获得超短期风速的预测值.最后,通过算例验证了所提模型及方法能有效提高超短期风电场风速的预测精度.     

基于EEMD-RVM的短期风功率区间预测

针对现有风功率预测方法多为确定性的点预测,无法描述风功率的随机性的问题,建立了基于集合经验模态分解和相关向量机的短期风功率区间预测模型。首先对原始风功率序列进行集合经验模态分解,获得一个剩余分量及多个具有不同特性的固有模态分量;然后对各分量采用相关向量机算法分别建立区间预测模型;最后将各分量的预测结果进行叠加得到一定置信水平下的区间预测结果。仿真结果表明,所提的区间预测方法具有较高的预测精度和较窄区间宽度,区间覆盖率较高。     

基于Box-Cox变换的风电场短期风速预测模型

风电场准确的风速预测可以减轻或避免风电对电网的不利影响,有利于在开放的电力市场环境下正确制定电能交换计划,提高风电竞争力.基于风速序列的时序性,使用极大似然法对风速序列进行了Box-Cox最优变换,建立了ARMA(p,q)风速预测模型.为检验时间序列模型的有效性,利用最小信息准则中的BIC(Bayesian Information Criterion)函数对ARMA(p, q)模型进行识别,并通过风速频率曲线对预测结果进行了修正.仿真结果和算例验证了该方法在风电场风速预测中的适用性,具有一定的实用价值.