基于功率预测误差修正的日前风电出力分布估计

风电功率预测是整个风电运行与控制体系的基础支撑技术模块。基于功率预测误差的修正结果,提出了一种风电场日前有功出力分布的估计方法。首先验证了风电功率的预测误差水平受到风速大小的三次方、风电功率的峰度、风电功率的大小和功率预测相关性等多个因素的影响;然后利用多元线性回归法建立风电功率预测误差的估计模型,并对风电场日前的点功率预测值进行修正;最后利用广义误差分布模型估计出风电出力的上下限。以华北地区某座风电场作为测试算例进行分析,验证了该出力分布估计方法的有效性。     

基于云理论的风电场群长期出力区间预测

风电的不确定性给风电集群式开发和并网带来极大挑战,风电功率的点预测已很难满足电网长期灵活规划的实际需求。针对风电场群的长期风电功率区间预测问题,提出了一种基于云理论的D藤PairCopula-GARCH-t模型,用于预测风电场群的出力区间。GARCH-t模型较为准确地反映了预测误差的尖峰厚尾特性,提高了风电功率预测的精度。D藤Pair Copula模型有效地描述了风电场群之间出力的相关性。以期望、熵和超熵为数字特征的云模型预测出的风电功率区间,不仅能反映风电的随机性和模糊性,也能合理地描述两者之间的关联性,为规划人员作长期风电并网规划提供参考。     

基于t Location-Scale分布的风电功率概率预测研究

风电功率特有的随机波动性,导致风电功率点预测方法的预测精度不高,增加了风电并网的难度,致使风电场弃风现象严重。基于风电功率点预测的基础上,风电功率概率预测可以预测出风电功率的波动范围,为电力系统的安全运行以及电网调度运行给出不确定信息和可靠性评估依据。提出了一种基于t location- scale分布的风电功率概率预测方法,即采用t location-scale函数来描述风电功率预测误差概率分布,并以此建立误差分布,基于已建立的误差分布可以进行概率预测。并引进了覆盖率和平均带宽来评价预测区间的优劣程度。利用吉林省西部某风电场历史数据验证了该方法的可靠性。     

基于混合整数线性规划的风电场有功优化调度

大规模风电并网背景下,风电场的有功优化调度对调度控制和电网安全运行至关重要。在风电场风速分布和风电功率有效评估的基础上,以风电机组的出力以及开停机状态为决策变量,考虑风电场弃风以及机组启停,建立了以风电场运行成本最低为目标的风电场优化调度模型。提出了风能利用系数的分段线性化方法,进而建立了基于混合整数线性规划的风电场优化调度模型。实际风电场的算例分析表明,该调度模型可在满足调度部门指令需求的前提下,给出风电场内最优的机组启停计划和出力安排,有效减少弃风及启停次数,降低风电场运行成本。     

考虑风速动态时空关系的风电功率预测

风电间歇性和波动性强的特点使风电并网时给电力系统带来很大的安全风险,准确的风电功率预测可以有效提高电网安全运行特性。考虑风速动态关系的风电功率预测以数值天气预报(Numerical Weather Prediction,NWP)数据作为输入,分析了风电场局地效应和风向变化对流场的影响,建立了风电场局地效应模型及考虑风向影响的地形识别模型,通过模型对气流变化的物理过程进行解析求解,实现网格化NWP数据的修正,从而提高风速预报和风电功率预测的精度。最后,采用河北省某风场数据对风速和风电功率进行了预测,结果表明,所提出的预测方法能取得较为理想的预测效果。     

基于风电场功率特性的风电预测误差分布估计

风电功率预测对风电场运行和电网调度决策具有重要影响。基于风电场的功率特性曲线,提出了一种风电预测误差分布的估计方法。首先根据历史运行数据对风电场的功率特性曲线进行拟合;然后按照风电场的切入风速和额定风速将历史实测数据划分为3部分,并利用改进后的广义误差分布等模型提取每一部分风电功率预测误差的概率密度特性,根据其数值特征,设定相应的风电功率修正方法和预测误差分布的估计方法;最后按照待测日预测风速的大小选择对应的修正方法补偿所预测的功率,并估计预测误差的分布范围。结合中国北方某风电场的实际运行数据进行了仿真算例分析,验证了所提方法的有效性。     

基于风电场功率特性的风电预测误差分布估计EI北大核心CSCD

风电功率预测对风电场运行和电网调度决策具有重要影响。基于风电场的功率特性曲线,提出了一种风电预测误差分布的估计方法。首先根据历史运行数据对风电场的功率特性曲线进行拟合;然后按照风电场的切入风速和额定风速将历史实测数据划分为3部分,并利用改进后的广义误差分布等模型提取每一部分风电功率预测误差的概率密度特性,根据其数值特征,设定相应的风电功率修正方法和预测误差分布的估计方法;最后按照待测日预测风速的大小选择对应的修正方法补偿所预测的功率,并估计预测误差的分布范围。结合中国北方某风电场的实际运行数据进行了仿真算例分析,验证了所提方法的有效性。     

风电功率预测准确性分析

风电并网容量迅猛增加,风电与系统之间的联系越来越密切,必须考虑风能的波动性和间歇性引起风电出力的变化给电力系统电能质量、安全稳定运行和经济效益带来的不利影响。因此,进行风电功率预测具有重要的现实意义。首先对风速和风电出力预测的分类和方法进行了探讨,然后简要综述了国内外风功率预测技术的研究现状,最后针对我国现阶段风电功率预测产生误差的原因进行了阐述并提出了建议。     

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。     

基于非参数回归模型的短期风电功率预测

随着风电接入规模的增加,风电功率预测日益重要.非参数估计方法是模型估计和预测的典型方法之一,在国内短期风电功率预测中尚无应用.文中将非参数回归技术应用于短期风电功率预测,包括风电功率点预测和风电功率概率区间预测.首先,基于非参数回归模型,建立风速与风电功率之间的转换模型,得到风电功率的点预测值;其次,基于经验分布模型与非参数回归技术,建立风电功率预测误差的概率分布函数,得到风电功率预测值的概率区间.以内蒙古某风电场为例,验证了将非参数回归技术应用于风电功率预测的有效性.     

基于神经元网络方法的风电场风电功率预报研究

风电大规模并网使风电对电网的冲击问题越来越凸显,许多地方出现了拉闸限电的情形,随着百万千瓦级风电基地、千万千瓦级风电基地的规划及建设,急需开展行之有效的风电场风电功率预报,来满足风电上网调度的实际需求,利用数值模式预报的风速、风向等预报场及风电场逐时风电功率资料,通过神经元网络方法进行了风电场风电功率预报试验,预报精度与2002—2006年欧洲风能计划中的风电场风电功率预报精度相当。     

考虑时空分布特性的风速预测模型

随着风电并网规模日益增加,风电功率波动对电网的影响将更加显著。风速预测可以辅助电网制定调度和运行控制决策,合理应对风电功率波动,降低风电功率波动对电网安全稳定运行的影响。考虑风电机组的地理分布和风速的时间、空间分布特性,建立等效风速模型。由该模型建立上、下游风电机组的风速关联关系,修正下游风电机组的风速。在此基础上,提出一种基于修正系数的风速预测方法,以提高预测精度。以实际风电场地理数据和风电机组参数为基础的仿真算例验证了该方法的可行性和合理性。     

基于CFD流场预计算的风电功率预测误差分布研究

大规模风电并网会对电力系统的安全和经济运行带来不利影响,因此进行风电功率预测具有重要意义。基于CFD流场预计算的风电功率预测方法巧妙地解决了预测效率与精度间的矛盾,具有较好的工程实用性。为进一步改进基于CFD流场预计算的功率预测方法,将其应用于某一风电场进行了为期一年的功率预测,并对预测结果的误差分布进行研究。结果表明:预测方法精度较高,能够较为准确地预测风电场的各种出力方式,满足应用要求;误差频率分布随季节变化,预测功率存在横、纵向误差,不同的来流风速、风向对应不同的预测误差;预测过程应进行非均匀的风况离散,从而实现对预测方法的高效合理利用。     

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。     

考虑预测误差分布特性的风电场集群调度方法

为应对大规模风电集中并网给电力系统有功功率平衡带来的影响,将风电功率预测信息纳入电力系统日常调度是为应对大规模风电集中并网给电力系统有功功率平衡带来的影响,将风电功率预测信息纳入电力系统日常调度是必然趋势。现有考虑预测信息的风电场集群有功调度方法一般采用确定性风电预测数据,由于风能特性和预测水平限制,难以满足电力系统调度精度需求。因此提出一种考虑风电功率预测误差分布特性的有功功率调度方法,该方法首先通过历史数据统计分析得到风电场风电功率预测误差的概率分布,然后以风电场集群下发有功指令后各风电场输出的风电功率缺额的数学期望之和最小为优化目标,优化分配风电场集群调度指令,减少因风电有功预测误差导致的风电场群输出有功功率与集群调度要求之间的功率差额。通过风电场实际数据验证了所提方法的有效性和先进性。     

基于有限差分运行域的风电场全风况超短期出力动态区间建模

风电功率具有波动大、不确定性强等特点,场级超短期出力在风电机组风况、出力方面的时延性及时空分散性尚未有效解决。首先,针对周期性风向数据,对机组进行风向聚类并划分风向扇区。其次,提出两步相关性分析法,确定对场级出力影响大且相对独立的多元特征风速。然后,基于有限差分运行域定义回归向量,采用长短期记忆神经网络进行超短期时序动态建模,并结合非参数条件核密度估计法和半参数Copula估计法构建区间模型。最后,通过算例仿真验证了动态区间模型的有效性与可靠性。该模型适用分钟级至秒级的风电场动态响应特性建模,对风电场快速一次调频、无功调压等研究具有指导意义。     

基于实测数据的大型风电场功率模型研究

大型风电场的装机容量已成为风功率波动影响电网安全稳定运行的一个重要因素。针对该问题并结合实测数据,提出基于最大风速的风电场输出功率时序特性建模方法。根据风电机组等效出力模型,引入风能利用系数评价不同机组出力的相互影响,在此基础上建立最大风速条件下的等效风能利用系数矩阵,通过拟合法构建风能利用系数的分布函数相并确定其相关参数,建立风电场输出功率等值模型。对实际风电场进行建模仿真,结果表明考虑风电场时序分布特性的机组功率模型能够准确反映该风场的出力特性,并能有效利用当地风能资源。仿真结果与实测数据的对比结果验证了所提方法的正确性与合理性。     

基于爬坡特征和云模型的风电功率预测误差区间评估

为了满足电力系统优化运行对预测误差区间评估结果越来越高的可靠性要求,改善传统的区间评估方法在发生小概率风电爬坡事件时较差的适应性,提出了一种基于爬坡特征分类和云模型的风电功率预测误差区间评估方法。通过对每类数据分别建立模型以提高不同爬坡类型下评估方法的适应性。首先,利用改进的旋转门算法识别爬坡后得到爬坡特征,并基于爬坡特征对预测误差进行分类,对上爬坡类误差和下爬坡类误差分别建立云模型,对非爬坡类误差采用K-means算法得到不同预测误差类型所对应的区间范围。然后,以风电功率和爬坡特征数据共同作为模型输入,以预测误差类型为输出,建立评估模型,从而得到风电功率预测误差评估区间。最后,利用Elia网站的风电数据进行算例分析。结果表明,所提方法的风电功率误差区间评估效果更优。     

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。