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     

基于RBF神经元网络的风电功率短期预测

准确地预测风力发电的输出功率对电力系统调度、电力系统稳定性和风电场运行都具有重要意义.从实际运行的风电场获得了相关风速、环境温度和风电功率的历史数据,建立了基于径向基函数( Radial Basis Function,RBF)神经元网络的短期风电功率预测模型.运用该模型进行了1 h后的风电输出功率预测,预测误差在12%附近.通过将预测结果和实际风电输出功率比较,表明该方法预测精度较高且比较稳定.     

基于Copula-SVM的短期风电功率场景预测方法

风电场输出功率具有随机性、间歇性以及可控性弱等特点,提高风电功率预测精度对含有大规模并网风电的电力系统安全经济运行具有重要意义。基于支持向量机(SVM)建立短期风电功率的均值预测模型,利用Copula函数对多时段风电功率的预测误差进行相依性建模,结合风电功率的预测均值和预测误差相依性结构,形成短期风电功率场景集合,可以直接用于机组组合等决策过程中。基于某实际风电场进行仿真分析,结果表明,考虑预测误差相依结构的场景集合能够包含风电功率实际值曲线,显示了方法的有效性。     

基于RBF神经元网络的风电功率短期预测

准确地预测风力发电的输出功率对电力系统调度、电力系统稳定性和风电场运行都具有重要意义。从实际运行的风电场获得了相关风速、环境温度和风电功率的历史数据,建立了基于径向基函数（Radial Basis Function, RBF）神经元网络的短期风电功率预测模型。运用该模型进行了1 h后的风电输出功率预测,预测误差在12%附近。通过将预测结果和实际风电输出功率比较,表明该方法预测精度较高且比较稳定。     

基于Elman神经网络的短期风电功率预测

为提高风电场输出功率预测精度,提出一种动态基于神经网络的功率预测方法。根据实际运行的风电场相关风速、相关风向和风电功率的历史数据,建立了基于 Elman神经元网络的短期风电功率预测模型。运用多层 Elman 神经网络模型对西北某风电场实际 1 h 和 24 h 的风电输出功率预测,与BP神经网络模型对比,经仿真分析证明前者具有预测精度高的特点,三隐含层 Elman 神经网络模型预测效果最佳。这表明利用 Elman 回归神经网络建模对风电功率进行预测是可行的,能有效提高功率预测精度。     

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。     

基于时序-支持向量机的风电场发电功率预测

准确的风电场风电功率预测可以有效地减轻风电场对电力系统的不利影响,同时提高风电在电力市场中的竞争力。基于时间序列法和支持向量机法, 对风电功率预测进行研究,提出预测风电功率的时序-支持向量机预测方法。该方法用时间序列法建模,选取影响风电功率最大的参数作为支持向量机预测模型的输入变量;为提高预测精度,提出基于时间点运动轨迹演化的方法选取与预测时刻功率相似的样本作为模型的训练样本。实例验证结果表明,该方法有效地提高了风电功率预测精度。     

基于运行数据的风电机组间风速相关性统计分析

统计分析风电机组间的风速相关性对风电场的等值建模、风速/风功率预测及机组集群控制优化均具有指导意义。鉴于风电机组间的风速相关性研究工作开展较少,首先构建基于风电机组输出功率为索引的风电机组实际运行数据清洗方法与流程,然后基于Copula函数理论建立风电机组间风速相关性计算方法,最后基于张北地区某风电场风电机组运行数据进行案例应用分析。案例分析结果表明,提出的数据清洗整定方法可有效消除异常数据,提高风速相关性分析基础数据的质量;不同的时间尺度、风速、风向下的相同风电机组间的风速相关系数差异较大,案例中相同两台风电机组不同条件下风速运行数据相关性最大可达0.96,最小则降为0.55,风电机组间的风速相关系数表现出的时变性和差异性对基于风速相关性的风电场等值建模、风速/风功率预测精度影响较大。     

基于主成分分析和谱聚类的短期风功率预测

风电场的大规模建设使得风电渗透率大大提高,为保证系统的安全稳定运行及风电消纳,需要对风电功率进行预测。为解决传统预测方法中数据维度过高的问题,提出一种基于主成分分析和谱聚类进行数据降维的预测方法。首先,基于主成分分析提取风电场各机组功率序列的主成分,实现对功率样本信息和预测对象的降维;其次,考虑风速波动特性和各机组的空间分布特征,对风速信息进行谱聚类,以实现样本数据的进一步降维;然后,基于风功率主成分信息与风速聚类结果,建立基于Elman神经网络的风电功率主成分预测模型,并通过逆变换最终得到风电场各机组功率的预测结果。利用江苏南通某海上风电场实际数据验证该方法,结果表明,预测结果的均方根误差明显降低,所提方法可以提高风电功率预测精度。     

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。     

风电功率弃风数据特征识别方法研究

在风力发电过程中,由于负荷需求量的不同,存在对风力发电量的限制,弃风现象普遍存在。弃风数据的存在会对风电功率预测和风电场等值模型的建立产生较大影响,因此对弃风数据的剔除非常关键。对此,分析了正常运行数据的特征和弃风数据的特点,在风电机组的标准风速-功率传变特性（功率曲线）的基础上,依据正态分布的均值和标准差提出了粘滞区间的概念,并基于此建立了对弃风数据进行辨别与剔除的方法。以东北某风电场的实测数据为例,对含有弃风的数据进行剔除,验证了所提方法的有效性。     

基于最小二乘支持向量机的风速预测模型

风速具有较大的随机性,预测的准确度不高。针对这种现象,基于最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)理论,结合某风电场实测风速数据,建立了最小二乘支持向量机风速预测模型。对该风电场的风速进行了提前1h的预测,其预测的平均绝对百分比误差仅为8.55%,预测效果比较理想。同时将文中的风速预测模型与神经网络理论、支持向量机(support vector machine,SVM)理论建立的风速预测模型进行了比较。仿真结果表明,文中所提模型在预测精度和运算速度上皆优于其他模型。     

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DTW-FCBF-LSTM模型的超短期风速预测

为了实时调整电网调度计划、提高电网消纳风电的能力,提出了一种基于动态时间规整(DTW)进行相似数据分析、快速相关过滤方法(FCBF)进行输入属性特征选择、以及基于长短期记忆神经网络(LSTM)的超短期风速预测方法。利用DTW方法筛选出与待预测数据相似性高的训练样本;运用FCBF算法得到优选的输入特征集;构建LSTM模型进行超短期风速预测。以风电场实测数据为算例,将文中方法与现有算法的预测精度进行了对比,验证了所提方法的有效性和先进性。     

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。     

计及转子动能损失和风速相关性的风电场有效惯量估计

随着以新能源为主体的新型电力系统建设持续推进，风力发电在全国各区域电网的渗透率快速提升。然而，大规模风电场无法提供惯量支撑，风机引入虚拟惯量控制后，缺乏对风电场虚拟惯量估计及其变化态势的准确感知。对此，根据风机虚拟惯量控制机理和外界风速影响提出一种风电场有效惯量估计方法。该方法首先考虑虚拟惯量响应阶段风机工作点偏移造成的机械能损失，在此基础上提出有效惯量的概念并研究有效惯量与风速的关系。其次，考虑风电场内风速的随机性、相关性，提出了基于Copula函数、尾流效应和时延效应的风速时空分布模型。最后，综合得到风电场有效惯量的时空分布估计。根据甘肃某风场的实际风速及出力数据构建仿真算例，结果表明，所提算法能在变化风速下有效估计风电场内各机组有效惯量的大小和时变特性，能实时反映各机组虚拟惯量支撑能力，为掌握系统频率抗扰性提供数据基础。     

Maximum power control system for small wind turbine using predicted wind speed

This paper describes a novel approach of maximum power control for small wind turbines by using predicted wind speed data. Because of the moment of inertia of the wind turbine, when using conventional control method, the time lag of control will occur due to turbulence in the environment. Our proposed control system uses future information, which is the predicted wind speed, for wind turbine control. The control algorithm creates a reference trajectory of the rotational speed of the wind turbine. The advantage of using the predicted data is that the controller can operate the wind turbine efficiently so that the rotational speed of the wind turbine catches up with the reference speed at the maximum power point. Simulation results show improvement of generation efficiency compared to the conventional control method. Then we discuss the influence of the prediction error of wind speed on control performance. © 2014 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

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。     

基于实测数据分析的大型风电场风电功率预测研究

针对风力发电具有波动性、间歇性的特点以及大容量风力发电接入电网对电力系统的安全、经济运行带来严重影响的问题,阐述了风电功率的预测方法,并在分析风电场实测数据基础上,应用混沌时间相空间理论建立了超短期风电功率预测一阶局域模型,对某风电场未来5 min、15 min、30 min内的风电功率进行预测.对预测结果进行了评价,...