基于LSTM和非参数核密度估计的风电功率概率区间预测

高精度的风电功率点和区间预测可以为电网优化配置带来更多信息。提出采用长短期记忆（LSTM）网络实现风电功率的点预测,并基于该网络生成1组风电功率预测误差数据集,采用渐进积分均方误差准则的窗宽优化方法实现非参数核密度的估计,求出不同置信度下的风电功率波动区间。实验基于美国某风电场历史数据,通过与BP, Elman神经网络和SVM对比,验证了LSTM网络预测精度更高;基于LSTM网络预测生成的误差数据集,与高斯模型及随机窗宽非参数核密度估计模型相比,结果说明了所提最优窗宽非参数核密度估计模型具有更贴近真实的预测误差分布。     

考虑山东近海不同风能天气特征的风电功率区间预测模型

风电功率区间预测是应对大规模风电机组并网运行的有效手段之一。针对山东风电并网运行建立了一种考虑山东半岛不同风能特征的风电功率区间预测模型。对比了不同风能条件下半岛内风电场出力特征和风电功率历史预测误差分布特点,发现风电场出力分布范围随风速增加呈"先增后减"趋势,在出力分布范围较大的风速区间内,预测误差也相对较大。以风速、风向和预测功率为特征变量,在利用层次聚类法对样本数据进行聚类分析基础上,采用非参量核密度估计方法,建立了各类样本在不同风向条件下风速-风电功率预测误差的联合概率密度分布模型。将该模型与NARX(nonlinear auto regressive models with exogenous inputs)网络确定性风电功率预测结果相结合,得到一定置信水平的风电功率区间预测结果,最后通过实际算例验证了模型的有效性。     

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.     

基于集群划分和LightGBM-KDE的区域风电中期概率预测

随着新能源保供电重要性日渐增强,调度人员对中期风电功率预测的需求程度也进一步加深。针对气象资源时空分布时序差异性波动大以及随着预测前瞻时间的延迟,区域风电功率预测不确定性合理评估难的问题,提出了基于集群划分和LightGBM-KDE的区域风电中期概率预测。首先对空间气象特征参数进行有效识别,并对风电集群出力波动性进行研究,利用减法聚类对风电场集群进行合理划分;然后基于集群划分结果,利用LightGBM算法建立中期风电功率预测模型;最后对功率预测误差采用非参数核密度估计计算概率密度分布,最终建立基于集群划分和LightGBM-KDE的240 h区域风电中期概率预测模型。算例结果表明,所提方法在区域风电中期概率预测中具有更高的精度。     

风电功率及其预测误差概率分布研究

进行风电功率及其预测误差概率分布研究对分析风电功率分布特性有重要意义.以风电功率、日功率波动量均值为指标,统计分析风电在不同时间尺度下的波动概率分布;针对正态分布模型对风电功率及其预测误差分布拟合效果较差问题,利用非参数估计法拟合风电功率及其短期预测误差概率分布,并以残差平方和、相关系数为评价指标,对比不同预测模型和采样间隔对应的拟合效果;基于实测数据的分析结果表明,非参数估计法可以有效拟合风电功率及其短期预测误差概率分布,且具有较好的实用性.     

基于波动过程聚类的风电功率预测极大误差估计方法

估计风电功率预测中可能发生的极大误差,有助于优化含风电电力系统的运行调度,提高电网对大规模风电的接纳能力。根据对历史风电功率预测误差分布特征的分析,提出了基于风电预测出力波动过程聚类的极大误差估计方法。首先利用摇摆窗对风电功率预测数据划分不同的波动过程,在此基础上,通过分析预测出力的波动性和功率水平与预测误差分布的相关性,聚类相似分布特性的预测误差,然后利用滑动窗宽的核密度方法拟合预测误差概率密度并估计极大误差。最后以美国BPA地区的风电功率数据为实例,对不同估计方法进行了较全面的分析,验证了该方法的有效性。     

基于模糊序优化的风功率概率模型非参数核密度估计方法

风功率概率分布模型的研究对于风电场规划以及运行都具有重要意义。提出了一种基于模糊序优化的风功率概率密度模型非参数核密度估计方法。该方法利用风电运行数据样本构建风功率概率密度的非参数核密度估计模型;然后建立用于模型带宽选择的多目标优化模型;最后利用模糊序优化对带宽优化模型进行求解。实际算例结果表明,所提建模方法完全由样本数据驱动,不需要对概率密度模型进行先验主观假设,因而具有更高的建模精度和更强的适用性。     

高比例风电系统的爬坡备用需求评估

在极端天气情况下,风电功率会在短时间尺度内发生大幅度的变化,出现风电功率高风险爬坡事件,严重威胁电力系统的安全稳定运行。开展爬坡备用的需求评估,有助于减小风电出力波动和预测误差对电网运行带来的不利影响。为保障高比例风电系统的备用充裕度,提出一种基于门控循环单元和非参数核密度估计法的组合区间爬坡备用需求预测方法。首先,将风电功率实际数据和日前预测数据构建成多变量时间序列,基于门控循环单元（gate recurrent unit,GRU）模型提高预测结果的准确度。进而,采用非参数核密度估计方法对风电功率预测误差进行置信区间估计,得出给定置信区间下的风电功率预测区间。最后,根据区间预测结果,预测爬坡事件并提取爬坡特征量,建立爬坡备用需求评估模型,评估得出爬坡备用容量需求。基于西北某省级电网的数据开展了算例测试,验证了所提方法的有效性。     

基于自适应扩散核密度分布的风电功率预测误差分析研究

针对风电功率预测误差多变分布特点,提出一种基于自适应扩散核密度分布的风电功率预测误差概率模型。利用将高斯核函数转换为线性扩散过程的自适应扩散核密度预测误差分布模型,并采用渐进均方积分误差法为扩散核函数选取自适应最优带宽,提高了风电功率预测误差拟合的局部适应性;其次,分析自适应扩散核密度分布模型在不同预测方法、不同装机容量和不同采样周期下对风电功率预测误差的拟合效果,并与高斯等混合参数模型和固定带宽核密度模型进行对比,验证了所建模型在不同情况下的适用性。     

基于置信区间估计及储能装置优化配置的风电场可靠出力研究

基于对风电功率预测误差概率分布的分析,采用非参数核密度估计对风电功率预测误差进行置信区间估计,给出风电场在某一置信度条件下实际出力的波动区间。提出基于置信区间估计和储能装置优化配置的风电场可靠出力思想,给出以不同置信度实现风电功率可靠出力时储能装置额定功率和额定容量的确定方法,并对可靠出力思想进行成本和效益分析。算例验证了所提方法的正确性。