风电场超短期风速预测的相空间优化邻域局域法

基于相空间重构技术和局域预测法,提出一种风电场超短期风速预测的新方法。该方法通过优化的相空间邻域寻找预测状态点在相空间中的邻域点,并建立支持向量回归（SVR）模型。通过考察伪近邻点的比重来选取合适的邻域半径,保证了邻域点与预测状态点的高度相似性,而SVR模型则具有很强的高维非线性拟合能力。实例分析表明,该方法与其他方法相比具有较好的超短期风速预测效果。     

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。     

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。     

基于混沌理论的短期负荷局域多步预测法

分析了目前对短期负荷时间序列进行预测的加权一阶局域一步预测方法,针对其用于多步预测会产生累计误差并且计算量很大的缺点,提出了将加权一阶局域法多步预测模型用于短期负荷预测。在分析电力系统历史短期负荷时间序列混沌特性的基础上,通过将多步预测模型应用于负荷的预测,验证了该方法相对于一步预测法在计算速度和精度方面都有明显提高。     

基于混沌支持向量机的短期风速预测

为了减轻风电对电网的影响,降低供电系统的旋转备用容量和运行成本,提出了以混沌理论为基础,基于相空间重构的支持向量机短期风速预测方法。为提高预测模型的预测精度和泛化能力,利用粒子群算法选择对相空间重构和支持向量机参数联合寻优,将最佳参数代入混沌支持向量机模型对短期风速进行预测。试验结果表明了该方法的有效性。     

基于混沌相空间重构理论的风电场短期风速预测

风力发电具有波动性、间歇性和随机性的特点,大容量的风力发电接入,会对电力系统的安全、稳定运行带来严峻挑战,进行短期风速预测对并网风力发电系统的运行具有重要意义。根据风速具有混沌特性,采用相空间重构理论对短期风速进行预测。由嵌入时间窗 和 、 的关系,确定了 和 的多组可行匹配,并找出一个最佳匹配进行相空间重构。在选取参考点时既考虑相点欧式距离又考虑其空间及时间上的相关性,有效克服“伪邻近点”的影响,提高了预测精度。预测模型采用了一阶局域预测模型和BP神经网络两种模型。算例分析结果验证了所提出方法的可行性和有效性。     

基于混沌相空间重构理论的风电场短期风速预测

风力发电具有波动性、间歇性和随机性的特点,大容量的风力发电接入,会对电力系统的安全、稳定运行带来严峻挑战,进行短期风速预测对并网风力发电系统的运行具有重要意义.根据风速具有混沌特性,采用相空间重构理论对短期风速进行预测.由嵌入时间窗和、的关系,确定了和的多组可行匹配,并找出一个最佳匹配进行相空间重构.在选取参考点时既考虑相点欧式距离又考虑其空间及时间上的相关性,有效克服"伪邻近点"的影响,提高了预测精度.预测模型采用了一阶局域预测模型和BP神经网络两种模型.算例分析结果验证了所提出方法的可行性和有效性.     

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     

基于相空间重构和LSSVM的短期风速预测

为了提高短期风速预测精度,提出了一种基于最小二乘支持向量机的短期风速预测方法.首先采用复自相关法和互信息法计算延迟时间,采用伪最邻近点法和 Cao式法计算嵌入维数,使延迟时间和嵌入维数取值更合理.其次运用小数据量法计算混沌时间序列的最大 Lyapunov指数,G-P算法计算时间序列的关联维数,用以证明风速序列为混沌时间序列并确定支持向量.然后采用扩展记忆粒子群对最小二乘支持向量机的惩罚参数和核函数参数进行优化,建立 PSOEM-LSSVM 的短期风速预测模型.最后与其他几种风速预测模型对比,仿真结果表     

基于PSO-BSNN的短期风速预测

考虑到风的随机性和波动性,提出一种基于粒子群(PSO)优化B样条神经网络(BSNN)的短期风速预测方法。利用相空间重构方法确定BSNN的输入空间向量,BSNN可以灵活地改变对输入空间的划分和对隐层基函数的定义,对任意的网络输入,隐层基函数的输出只有少数非零,使网络输出简单,收敛速度快。但在传统的BSNN中,对输入空间节点位置的均匀划分是粗糙的,预测结果容易陷入局部极小而影响预测精度。粒子群优化算法是一种智能搜索方法,它具有较强的搜索能力并且容易实现,利用PSO优化BSNN输入空间的节点位置划分,可避免BSNN陷入局部极小并提高预测精度。仿真结果表明,基于PSO-BSNN的预测模型比传统的BSNN和BPNN预测模型具有更高的预测精度。     

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。     

变速恒频风力发电系统风速短期预测方法研究

采用现有方法预测短期变速恒频风力发电系统的风速时,因未分析风力机的运行特性而导致无法准确预测系统的输出无功功率、输出有功功率和短期风速,且预测结果的平均绝对误差和均方误差大,为此提出变速恒频风力发电系统风速的预测方法.首先对风力机的运行特性进行分析,然后采用支持向量机回归算法构建风速预测模型,最后利用风速预测模型完成变...     

基于进化和声搜索优化的短期风速组合预测方法

针对风速序列非平稳变化的特性,首先通过经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）将原始风速序列分解为一系列较为平稳的子序列,再使用支持向量回归（support vector regression,SVR）模型分别对每一个子序列进行预测,为了克服SVR模型盲目选取学习参数的弊端,在和声搜索优化算法中加入了进化理论中优胜劣汰的思想,提出采用进化和声搜索（evolutional harmony search,EHS）算法对每一个SVR模型进行参数寻优。实例研究表明,EHS算法全局搜索能力强,收敛速度快,提出的EHS．EMD—SVR方法能有效提高短期风速预测的准确性。     

短期风电功率预测方法

提出了以混沌相空间重构为基础的混沌时间序列预测方法。为提高预测模型的预测精度和泛化能力,利用C-C方法对相空间重构参数的优化进行了综合计算。预测模型采用加权一阶局域法,以某风电场的风电功率数据进行训练和预测。实际算例表明,该综合方法具有很好的预测精度和实用性。     

基于灰色关联分析的短期风速预测方法

针对建立短期风速预测统计模型时输入变量的类型难以确定的问题,提出了一种基于灰色关联分析的短期风速预测方法。该方法以风速为基准序列,对温度、压强、相对湿度、露点等气象因素进行灰色关联分析,按照关联系数大小对气象因素进行排序,并根据排序结果选择风速和关联系数较大的气象因素作为输入变量构建LSTM模型,最后通过模型计算出预测结果。基于实测数据对该方法的有效性进行验证,结果表明,所提出的方法具有较高的预测精度。     

利用短期测风资料推算风电场设计风速的方法探讨

在确定风电场风区的过程中,分析风电场处50 年一遇10 min 平均最大风速是难点之一。介绍了利用短期测风资料推算风电场50 年一遇10 min 平均最大风速的数理统计方法,并以河北坝上地区、太行山山区及山前区、环渤海滨海区3 种不同地貌的10 个具有短期测风资料的地方进行了实例推算,并与常规风速推算方法进行了对比,验证了短期资料推算法的合理性。     

基于风速云模型相似日的短期风电功率预测方法

风电功率预测是解决风电不确定性影响的重要基础和必要手段,高比例风电并网条件下对每个时刻点的预测精度要求都将更为严格。训练样本是影响预测精度的关键因素之一,但由于实际天气系统的复杂多样性和类属模糊性,定向选择与调度时段内风况相似的训练样本对预测精度至关重要。因此,提出了基于云模型定向选取风速相似日数据作为训练样本的短期风电功率预测方法,能够对指定时段内风速随机性和模糊性特征进行学习和建模,通过对历史数据的定向筛选和精细化利用提升预测精度。首先,以日为单位建立历史风速的云模型数据库;然后,建立云模型相似度量化指标,用于判断与待预测时段风速云模型最为相似的历史数据序列,以此为训练样本建立短期风电功率预测模型。在实际预测中,每日根据天气预报信息滚动更新训练样本和预测模型,提高预测精度。最后,选择中国北方某风电场运行数据进行实例分析,结果证明了所提方法能够提高风电功率预测精度,具有一定的工程实用价值。     

基于灰色预测变化风速下的风电场经济评价

以全寿命周期风资源评估思想对未来运营期风资源进行预测分析,得出每年的预测风速,根据此预测风速,得到每年的预测发电量,再进行项目的经济效益评价,从而更加接近实际情况。然后对项目风资源进行敏感性分析,以测风年份风速为基数,以20%的幅度进行敏感性分析,最终得出各个年份的经济效益。根据全寿命风资源理论进行分析得出的结论需要提高风电上网电价,才能使项目盈利。