风电集群短期及超短期功率预测精度改进方法综述

风电集群短期及超短期功率预测是提升电网健壮性的有力手段。该文总结国内外风电集群短期与超短期功率预测技术的现状,从集群和单个风电场两个方面,归纳风电功率预测技术的分类;从预测流程、数据来源、数据流向、物理层次4个方面论述风电集群功率预测系统的整体框架;提出具有泛化意义的风电功率预测的物理层次结构,并从数据层、映射层、特征层、模型层、反馈层5个不同的层面讨论风电功率预测技术的精度提升方法及其发展方向,对短期、超短期风电功率预测、集群功率预测的研究具有一定参考价值。     

基于SDAE深度学习与多重集成的风电集群短期功率预测

风电功率预测(wind power prediction,WPP)技术是电力系统调度与安全运行的关键性因素,为了更好地提升风电功率预测技术的精度,在集成学习的基础上提出了一种多重集成的集群短期WPP方法.所提方法包含4步:第1步,利用变分模式分解、经验模态分解和小波变换将原始风电序列分解为多个子序列;第2步,根据子序列...     

基于超短期风电预测功率的储能系统跟踪风电计划出力控制方法

为最大程度地提高风电跟踪计划出力能力,基于超短期风电预测功率建立了包含5个控制系数的储能系统充放电控制策略,并提出了利用粒子群优化算法实时优化储能系统充放电控制系数的方法,以减少日前短期风电预测误差。以典型风电场出力为例进行仿真分析,对固定系数方法及滚动优化系数方法进行了比较,并分析了影响预测精度的因素,结果验证了所提方法的可行性。     

基于R藤Copula-DBN时空相关性建模的风光荷功率概率预测

计及时空相关性的多维风光荷功率概率预测可全面描述风光荷不确定性,为电力系统安全稳定和经济运行提供保障.提出一种基于R藤Copula-动态贝叶斯网络(DBN)时空相关性建模的风光荷功率概率预测方法.基于R藤Copula模型和传递熵刻画多维变量的空间相关性,建立初始状态的贝叶斯网络;将初始贝叶斯网络在时间点序列上进行延拓,...     

基于预测信息二维坐标动态划分的风电集群功率超短期预测

风电集群的大规模并入电网对功率预测的准确度提出了更高的要求。为能充分利用预测功率信息和数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)信息,该文提出一种基于功率变化趋势和风速变化波动的二维坐标的风电场动态分群方法。将4h时间尺度的预测过程分成4个等长时间尺度的循环过程,在每次1h的循环过程中应用平衡迭代规约和聚类(balanced iterative reducing and clustering using hierarchies,BIRCH)对各场站的二维坐标聚类,完成对集群的划分,根据划分结果构建训练集,通过门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)模型完成各子集群的功率预测,重复这一过程直至完成4h的超短期功率预测。算例结果表明,所提方法的预测精度相比静态划分提升1.8%,相比统计升尺度提升4.31%,可有效提高风电集群的功率超短期预测准确度。     

风电集群有功功率模型预测协调控制策略

大规模风电的不确定性会造成其有功功率跟踪控制指令偏差大,导致输电断面功率越限,传统控制方法难以有效抑制风电随机性带来的功率波动.为此,该文提出一种风电集群有功功率模型预测协调控制策略.以超短期风电功率预测信息为基础,充分利用当前时间断面以及未来4个时间断面的预测信息,提出基于功率变化趋势因子的风电场动态分群方法,制定多...     

基于BP-AHP风机状态评估的超短期风电功率动态预测研究

针对传统风电功率预测仅考虑气象因素,且无法计及风电机组真实出力状态导致预测精度较差问题,本文提出一种计及风机状态的超短期风电功率动态预测方法.首先,为能够精确评估风机状态,将BP(error back propagation,BP)算法引入层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)的评估结构中,构建BP-AHP风机状态评估模型,实现单台风机状态评估;然后,综合考虑地形及机组排布等因素,将风电场所有风机的状态取均值作为风电场状态,利用皮尔逊相关系数衡量所评估状态与功率之间的相关性以验证评估模型合理性,并采用XGBoost构建计及风机状态的动态预测模型;最后,以陕西地区某风电场实测数据进行算例分析,验证了所提方法的可行性及有效性.     

基于BP-ANN的光伏发电功率超短期预测方法

针对光伏发电的间歇性和波动性问题,采用基于BP-ANN建立光伏发电系统输出功率超短期预测模型,利用输出功率的历史值、过往及预测日气象信息,对输出功率进行预测,并提出适用的预测流程及预测误差评估方法。实际应用以及与实时监测数据对比,表明该方法方法误差较小,合格率较高,能够满足应用的要求。     

基于修正晴空模型的超短期光伏功率预测方法

文中旨在提高晴空或有薄云这类小波动场景下的光伏功率超短期预测精度.虽然,太阳辐射的日周期性和年周期性使光伏功率序列具有确定性分量,但是电站和当地气象的详细参数随时间变化且难以获取.为此,提出一个仅依赖少量参数的改进晴空功率计算模型,并在此基础上构建了在线更新参数的预测算法,预测小波动天气下光伏电站未来4h的功率.采用中国吉林省某电站的数据进行了测试,结果表明:所提模型得到的晴空功率曲线可以较准确地拟合小波动天气下的电站出力,而基于在线更新参数的光伏预测结果可以使小波动天气第4个小时的预测误差降低到约3.78％,弥补了相邻晴天方法在一些场景下误差超过5％甚至达到10％的不足.文中所提方法不仅可以提高小波动天气下光伏功率超短期预测精度,也为复杂天气条件下的预测提供了更准确的基准值.     

基于误差前馈预测的多时空尺度风电集群有功功率分层控制策略

随着风电渗透率的提高,风电场存在的可预测性和可调度性差等问题已经凸显。针对上述因素导致风电消纳水平降低的问题,文章提出结合误差前馈预测的风电集群有功功率分层控制策略。首先,提出考虑风电变化趋势的误差前馈模型,将其与小波包分解和持续法模型相结合组成超短期功率预测模型,并根据历史数据的训练情况赋予误差前馈限值。其次,基于此预测模型提出一种多时空尺度的有功功率分层控制策略,该策略在已有调度指令的前提下,通过将控制层分为集群层、场群层和子场层,实现对各风电场的协调控制。最后,基于东北某风电基地的实际运行数据通过MATLAB和CPLEX进行仿真分析,结果证明所提方法改善了风电消纳水平和风电场储能协调出力。