风电功率物理预测模型引入误差量化分析方法

风电功率短期预测是风电调度运行的基础之一,物理预测方法是风电短期功率预测的基本方法之一,在欧美等国家仍作为主要预测方法,分析风电功率物理预测方法的误差源对提升预测精度具有重要作用。针对风电功率物理预测方法的误差来源问题,在分解物理预测关键环节的基础上,分别从物理模型、地转拖曳定律、数值天气预报(NWP)风速、风速-功率转化等方面,采用单一变量原则研究了各环节误差探明方案,通过物理过程推导,提出了一种面向风电功率物理预测模型的误差源分析方法,获得了物理预测方法各环节引入预测误差的量化结果。采用实际算例进行测试的结果显示,所提出的误差源分析方法能够获得误差源量化分析结果,且分析结果与实际相符,验证了方法的准确性。     

基于误差修正的短期风电功率集成预测方法

为了提高短期风电功率预测精度,提出了一种基于误差修正的短期风电功率集成预测模型,此模型首先利用改进粒子群优化的极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)初步建立风电功率预测模型,然后根据风速与功率的关系,将XGBoost模型预测误差分为低风速功率误差、中风速功率误差以及高风速功率...     

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。     

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.用我国某风场的数据验证了方法的有效性.     

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...     

风电功率预测误差分析及预测误差评价方法

风电功率预测对含大规模风电的电力系统安全、经济运行有着重要意义。分析了风速和风功率特性、预测模型算法和预测模型输入变量对风功率预测误差的影响;以某风电场实测数据为例,对预测结果采用误差评价指标进行了评价分析,提出通过预测模型修正逐步减小风电功率预测误差的方法,给出了预测模型修正流程图。可为提高风电功率预测精度提供参考,从而使功率预测系统可以更好地服务电力生产。     

风电功率预测误差分析及预测误差评价方法

风电功率预测对含大规模风电的电力系统安全、经济运行有着重要意义。分析了风速和风功率特性、预测模型算法和预测模型输入变量对风功率预测误差的影响;以某风电场实测数据为例,对预测结果采用误差评价指标进行了评价分析,提出通过预测模型修正逐步减小风电功率预测误差的方法,给出了预测模型修正流程图。可为提高风电功率预测精度提供参考,从而使功率预测系统可以更好地服务电力生产。     

变尺度时间窗口和波动特征提取的短期风电功率组合预测

精确的风电功率预测对保障大规模风电接入电网后电力系统的安全稳定运行具有重要意义。其中,风速的随机变化是引起风电功率波动和影响风电功率预测精度的最主要原因。针对该问题,提出一种基于变尺度时间窗口和波动特征提取的短期风电功率组合预测方法。首先,通过多重分形谱分析不同天气类型下的风速特征。然后,根据当前风速的特征量采用变尺度滑动时间窗口算法,动态地进行特征提取,由提取结果对风电历史数据进行分类,在此基础上选择特定参数建立对应的功率预测模型。为使模型在功率大幅度波动时刻的预测结果更加精确,提出了基于频谱分析的修正方法。最后,将不同天气类型下的功率预测结果与修正结果进行时序组合。算例结果表明,所述变尺度时间窗口与波动特征提取相结合的短期风电功率组合预测方法可有效提高风速波动剧烈的风电场的风电功率预测精度。     

风速及风电功率预测研究综述

随着风力发电功率占比日益提高,风电功率的波动对电网安全运行的影响日益加剧。加大电网的旋转备用容量能够解决风电场出力波动的问题,但直接增加了电网运行成本。因此,对于含大规模风电接入的电网,风速及风电功率的准确预测对保证系统安全稳定运行、降低风电消纳成本有着至关重要的作用。在综合分析大量国内外文献资料的基础上,对风速及风电功率预测方法的研究现状进综述,总结常用预测算法的优缺点,给出风速及风电功率预测误差的评价指标体系,并对风速及风电功率预测的发展前景进行展望。     

基于WRF模式和PSO-LSSVM的风电场短期风速订正

风速预测是风电场风电功率预测的基础与前提,以数值天气预报(WRF模式)为基础进行风速预测,为了提高WRF模式预测的准确性,采用最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine, LSSVM)对WRF模式输出的风速进行订正。同时,为提高LSSVM算法的精确度和减小拟合过程的复杂度,采用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)对其参数进行优化。试验结果表明:采用LSSVM订正可以进一步减小WRF模式预测风速的误差,再经过PSO优化后,相对均方根误差和相对平均绝对误差降低了5%~10%,均方根误差下降了0.5 m/s。与未经优化的LSSVM以及极限学习机(ELM)算法对比分析后得出,粒子群优化最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)对WRF模式预测的风速有较好的订正效果,能进一步提高风速预测的准确性。     

基于非参数核密度估计与数值天气预报的风速预测修正方法

提出一种风速预测偏差修正方法。建立基于非参数核密度估计的风速修正模型,利用预测点之前一段时间内风速的初始预测误差来估计预测时刻的预测误差,从而对初始风速预测结果进行修正;结合数值天气预报法建立风速相位误差修正模型,有效减小风速预测的相位误差,在一定程度上防止风速突变拐点处"误修正"的出现。某地区实际风速数据的预测仿真结果表明,所提方法可有效降低初始风速预测偏差。     

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。     

Maximum power control system for small wind turbine using predicted wind speed

This paper describes a novel approach of maximum power control for small wind turbines by using predicted wind speed data. Because of the moment of inertia of the wind turbine, when using conventional control method, the time lag of control will occur due to turbulence in the environment. Our proposed control system uses future information, which is the predicted wind speed, for wind turbine control. The control algorithm creates a reference trajectory of the rotational speed of the wind turbine. The advantage of using the predicted data is that the controller can operate the wind turbine efficiently so that the rotational speed of the wind turbine catches up with the reference speed at the maximum power point. Simulation results show improvement of generation efficiency compared to the conventional control method. Then we discuss the influence of the prediction error of wind speed on control performance. © 2014 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

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。     

用于短期风速预测的优化核心向量回归模型

风能的不确定性和难以准确预测给风电并入电网带来了困难。风速是影响风能的重要因素,风速的预测精度对风电功率预测的准确性有重要影响。提出一种优化的核心向量回归（CVR）模型,进行短期风速预测。其风速数据从某风电场每隔1 h采集1次,并采用粒子群优化（PSO）算法对CVR模型的参数进行优化,利用优化后的CVR模型进行风速预测。试验结果表明,在时空复杂度相当的情况下,该方法具有比CVR和SVR（support vector regression ）更高的预测精度。     

基于VMD与改进QRGRU的超短期风电功率概率预测

风电功率概率预测是分析未来风电功率不确定性的有效方法之一。为提高风电功率概率预测精度,文中提出基于变分模态分解(VMD)与改进门控循环单元分位数回归(QRGRU)的超短期风电功率概率预测方法。首先,采用VMD将原始风电功率序列分解成不同特征的模态函数;然后,对每个模态函数分别建立基于QRGRU的概率预测模型,并将变量间的网络结构约束作为目标函数的惩罚项,改进QRGRU权重在迭代修正过程中的平稳性;最后,在不同分位数条件下叠加各个模态函数预测值,并采用非参数核密度估计方法得到未来风电功率的概率密度函数。结合某风电场实测数据开展具体算例分析,结果表明所提方法能够兼顾区间覆盖率,减少区间宽度,在不同预测步长中均能表现较好的预测效果。     

计及气象因素和风速空间相关性的风电功率预测模型

建立了一种计及数值天气预报中气象因素和风速空间相关性的组合加权风电功率预测模型。首先,考虑到数值天气预报数据中的风速精确度不高,建立了基于高斯过程的数值天气预报风速修正模型,计入其他气象因素,如风向、温度、湿度、气压等,进行风电预测。同时,基于目标风电场与相邻风电场区域的风速空间相关性分析,求得其最大相关系数点的延迟时间,建立风速空间相关性预测模型。然后,基于数值天气预报偏差修正的风电功率预测模型和空间相关性预测模型,建立组合加权预测模型,并利用拉格朗日乘子法求得组合模型中各个单一模型的加权值。算例结果表明,所提模型及方法能够有效提高风电功率预测的精度。     

考虑复杂海洋气候条件影响的海上风电场储能容量配置研究

复杂的海洋气候条件会影响到海上风电场风功率预测的精度,储能系统可有效补偿风功率预测误差。提出一种考虑风功率预测误差不确定性的海上风电场储能容量配置方法。首先,通过组合预测模型预测风速,根据风功率-风速关系求得风功率预测值,与实测值比较得到风功率预测误差。然后,以储能配置的功率成本与容量成本之和最小为目标,建立利用储能将风功率预测误差补偿至允许区间内的鲁棒机会约束模型,并采用凸近似和抽样平均方法将模型转换为线性规划形式实现高效求解。最后,在算例中分析台风事件对海上风电场储能配置的影响,验证了所提模型在处理风功率预测误差不确定性时能有效兼顾补偿效果与经济性。研究成果可为今后深远海风电场大规模配置储能提供有力支撑。