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-马尔可夫链的短期风速及风电功率预测

风速具有较大的随机波动性,影响风电及其与之相连电网的运行稳定性,良好的风速和风电功率预测是解决风电并网问题的关键。为此,对用于风速预测的灰色模型和马尔可夫链模型进行比较分析。通过对灰色拟合值的误差转移序列进行分析及建立马尔可夫链状态转移概率矩阵,得出灰色-马尔可夫链预测模型,进而求得风速的误差预测值。并用马尔可夫链转移概率矩阵的期望值对传统马尔可夫链进行改进,得出改进型灰色-马尔可夫链模型,以此对风电功率进行直接预测,并与功率曲线模型法进行对比分析。结果表明,改进型灰色-马尔可夫链模型预测精度更高。     

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。     

短期风速-风电功率预测方法

传统灰色风速预测模型累加处理时不能预测突变风速,使风电功率预测误差过大.采用数值逼近算法对传统灰色GM(1,1)预测模型进行优化改进,以优化的灰色GM(1,1)预测模型对未来时段风速进行预测,突变风速预测误差降低了34.3％.再将优化风速预测模型和时间序列动态神经网络相结合,构建出风电功率预测模型.应用该模型对酒泉地区某风电场现场数据进行仿真测试,预测效果可信度大于93％.     

基于FCM-等值风速模型的风功率日前预测

由于风速的随机性、间歇性,以及风电场内各机组风速、功率的分散性,给风功率预测带来了较大难度。在计算风速线性相关的权值基础上,提出了改进模糊C均值聚类算法（fuzzy c-means,FCM）的风速模型,建立了风电场等值风速与改进FCM风速的关系函数。以某风电场实测数据进行验证,结果表明：所提风电功率预测方法算法简单;该方法预测精度提高了71.35%。在该风电场不同日周期下,验证了所提预测方法的有效性和普适性。     

年最大风速的灰色预测

本文针对ＰＹ４００（改造）型综放支架在使用中出现较为严重的底座耳板撕裂和连杆销子剪断破坏现象，进行了全面的力学分析和对破坏构件的强度校核。找出了该支架的破坏机理，并且提出了消除支架破坏现象有关建议，为支架改造和新型支架设计提供了可靠的理论依据。     

考虑数据和模型不确定性的短期风电功率概率预测

风电功率预测结果的不确定性包括数据不确定性和模型不确定性。首先,分析了两种不确定性的来源,给出了风电功率概率预测的目标和形式;其次,将风电功率条件概率分布的参数作为神经网络输出,并利用负对数似然损失作为损失函数,实现对数据不确定性的建模;然后,将神经网络的权重由确定的变量转变为随机变量,并采用概率分布表示,实现了对模型不确定性的建模;最后,提出了考虑数据不确定性和模型不确定性的风电功率概率预测方法。基于实际风电场数据分析了不同概率分布下预测的性能,结果表明,所提方法支持概率分布、区间、出力场景3种形式概率预测;并且考虑模型不确定性后,提升了概率分布预测的性能;也验证了在异常天气条件下,所提方法能够表征预测结果的不确定性。     

基于改进Res-BiGRU模型的风电功率预测

在新能源研究领域中,风电功率预测是重点内容之一,准确的数值和变化趋势预测能使调度人员合理安排机组启停,改变基荷厂和主调频厂的运行方式,实现最优低碳发展。基于深度学习理论,设计了一种基于Res-BiGRU的融合神经网络模型,同时采用改进自编码器的数据预处理方法对数据进行降维。仿真结果表明,经过数据降维的融合模型的预测精度优于单一神经网络。     

基于EWT-KELM方法的短期风电功率组合预测

针对短期风电功率预测,提出一种基于经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)预处理的核极限学习机(Extreme Learning Machine With Kernels,KELM)组合预测方法。首先采用EWT对风电场实测风速数据进行自适应分解并提取具有傅立叶紧支撑的模态信号分量,针对每个分量分别构建KELM预测模型,最后对各个预测模型的输出进行叠加得到风速预测值并根据风电场风功特性曲线可得对应风电功率预测值,为验证本文方法的有效性,将其应用于国内某风电场的短期风电功率预测中,在同等条件下,与KELM方法、极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)方法、支持向量机(Support Vector Mmachine,SVM)方法以及BP (Back Propagation Neural Network)方法对比,实验结果表明,本文所提方法具有较好的预测精度和应用潜力。     

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EMD与模型预测控制算法的风电功率平抑

随着能源短缺问题日益突出,可再生能源得到了广泛开发和利用.风、光等可再生能源受自然环境非均匀性和非稳态性影响,其输出功率也呈现很强的时变性,并入电网后会产生系统的电压和频率波动等一系列电能质量问题.储能系统可以作为能量缓冲装置,平抑可再生能源输出功率,以达到并网标准.提出用混合储能系统平抑可再生能源发电波动的方法,并给...     

典型风电场风电功率预测误差研究

比较了风电场并网功率的预测值与实际值,研究了风电场并网功率日预测误差概率及最大日预测误差、风电场并网功率实时预测误差概率分布、风电场预测数据的均方根误差和风电场风功率预测误差的分布特性,并提出了利用储能系统减小风功率预测误差,提高风电功率预测精度。     

基于附加风功率预测的风电功率波动平滑控制

为改善风电场出力平滑性,提高电网调峰能力,在现有电池储能系统(battery energy storage system,BESS)平滑风电功率波动控制策略的基础上,提出了一种基于附加风功率预测的BESS平滑风电功率波动的并网控制策略。该方法在不改变BESS现有平滑控制策略的基础上,将风电功率超短期预测技术应用于平滑控制,考虑了未来的风电出力波动对BESS的当前充/放电行为的影响,在满足风电场出力波动限制要求的基础上,优化BESS充/放电动作,防止BESS过充/放电,延长BESS的使用寿命。该控制策略包括3部分:现有平滑控制部分、附加风功率预测控制部分和总体修正部分。利用某地实测数据对某风电场与BESS联合系统进行了研究,结果证明了该控制策略的有效性。研究结果对BESS的工程应用具有指导作用。     

基于空间相关性的风电功率预测研究综述

由于风电具有很强的随机性和波动性,因此大规模风电并网会对电力系统的运行和稳定性造成很大的影响。如何准确预测区域风电场的功率已经成为当今电力系统亟待解决的研究课题。现有的风电功率预测方法未考虑空间相关因素,预测体系有待进一步完善。基于空间相关性的风电功率预测是一种考虑了本地信息和空间相关信息的综合预测方法。文中给出了基于空间相关性的风电功率预测的定义、概念和基本特点,分别从统计模型、物理模型、空间降尺度过程和空间升尺度过程4个方面详细阐述了基于空间相关性的风电功率预测的实现方法,并对空间相关性在风电功率预测方面应用的最新国内外研究进展作了系统的分析评述。最后,针对该领域尚存在的问题与不足,总结了今后的发展方向和需要进一步探索的研究内容。     

基于能量函数模型的风电功率在线预测方法研究

提出一种异于传统智能算法的风电功率在线预测方法。通过构造内外力作用和能量函数,将风电功率预测问题转化为无约束优化问题,使得快速、实时、同步功率预测变为可能。在内外力协同作用下,预测朝着承载物理轮廓、匹配波动特征的方向收敛。随着预测进行,同步修正能量函数的权值,进一步提升预测精度。该方法操作简便、运算速度快,克服了传统算法易出现的过拟合、边缘预测误差大、训练时间长的问题。在可再生能源日益发展的形势下,该方法凸显出在风电系统在线、实时、同步功率预测中应用的可行性与重要性。     

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。     

风电场风速及风电功率预测方法研究综述

由于风能的随机性以及电力系统的非线性等原因,预测风电功率时需要考虑众多的不确定因素影响。现有预测方法主要包括物理预测方法、统计预测方法以及学习预测方法、综合预测法等。基于数字天气预报（NWP-numerical weather prediction）的物理预测方法模型复杂、计算量大,较少用于短期预测;统计预测方法模型简单,数据需求量少,较适合于数据获取有一定困难的情况;人工智能预测方法不依赖于对象的精确模型,适合于随机非线性系统;综合预测方法可一定程度地扬长避短。本文主要就风电场风速及风电功率预测方法研究进行了综合阐述,并在总结前人研究的基础上提出了一些可进一步研究的问题。     

基于遗传算法改进BP神经网络的风电功率预测研究

风电功率预测对于风电场和电网的安全可靠运行具有重要意义。以某风力发电机为研究对象,根据该风机历史天气信息和风电功率数据,使用遗传算法改进BP神经网络,构建复合型神经网络的风电功率预测系统。运用MATLAB软件对算法进行编程与仿真,仿真结果表明,单一的BP神经网络预测系统波动性较高,精度不足,而复合型的神经网络算法有效地解决了这一问题,改进后的预测系统精度较高、稳定性较强,满足工业生产需求。     

基于组合模型的短期风速预测研究

风速具有较大的随机波动性,影响了电网的稳定性,风速预测对于风电并网问题至关重要。本研究采用灰色-马尔可夫链（GM-Markov）与最小二乘支持向量机（LSSVM）预测模型分别对风速进行预测,比较了各单一预测模型的精度;在此基础上研究了动态权重组合模型与0-1法组合预测模型。然后以国内某风电场的实测风速数据为例进行分析,结果表明,单一预测方法时好时坏,稳定性较差,组合预测模型总体效果较好,具有较大的实用价值。     

基于小波-神经网络的短期风电功率预测研究

为了提高风电功率预测精度,降低电网调度的难度,通过对影响风电功率预测的诸多因素如风速、风向、风电功率、温度等进行分析,进而对风电功率的预测方法进行研究和探讨,提出了基于多变量的小波-神经网络模型的短期风电功率预测方法。通过单变量和多变量的风电功率预测的比较研究,证明BP神经网络预测与小波-神经网络预测这两种方法的预测精度不同。而且,对于同一种方法,输入变量的多少也对预测精度产生影响。通过最终的比较研究得出,采用基于多变量输入的小波-神经网络开展风电功率预测可提高预测精度。