基于CFD流场预计算的短期风速预测方法

风电功率预测有利于减轻风力发电对电网的冲击、提高电网运行的安全性和经济性,准确预测风速是风电功率预测的关键。提出一种基于计算流体力学(computational fluiddynamics,CFD)流场预计算(CFD pre-calculated flow fields,CPFF)的短期风速预测方法:首先,对可能出现的风电场来流条件离散化,并利用CFD模型对不同来流条件下的流场进行预计算;其次,提取各来流条件下流场特定位置的风速和风向分布,组成流场特性数据库;最后,以中尺度数值天气预报数据为输入参数,利用数据库插值预测风电机组轮毂高度的风速和风向。以中国北方某风电场为例,采用文中方法进行为期一年的提前24小时风速预测。通过与风机实测风速数据对比,结果表明:各台机组轮毂高度的预测风速年平均绝对误差小于2 m/s,年均方根误差小于2.5m/s,而且误差越小的预测风速出现的概率越大。所提预测方法不但预测精度高、稳定性好,而且由于复杂的流场计算在预测前完成,预测过程简单、耗时少,工程实用性强。     

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。     

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...     

短期风电功率预测误差分布研究

短期风电功率预测一直是风电领域的研究热点,提出采用带位置和尺度参数的t分布描述风电功率预测的误差分布。分别采用差分自回归移动平均模型和BP神经网络,根据风电场实测数据进行功率预测,对两种预测模型产生的误差进行分析,验证了带位置和尺度参数的t分布可以有效描述预测误差分布。短期风电功率预测研究发现,带位置和尺度参数的t分布对误差的拟合优度高于正态分布,其各项参数可作为评价预测算法准确度的指标,通过分析分布参数可以直观了解预测算法的性能。     

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,...     

基于线性回归的风电功率预测误差修正方法

风电功率预测精度的好坏直接关系到发电计划的合理制定和风电功率的优先调度.为提高风电功率的预测精度,文中利用模式输出统计方法对风电功率的预测误差进行分析,根据模式输出统计方法可自动修正数值预报偏差特点,提出了基于线性回归的风电输出功率预测误差修正方法.基于实际风电场历史数据的研究表明,该方法数学原理简单、适用性强,可有效改善风电功率的预测精度,具有很好的工程实用价值.     

基于人工神经网络的风电功率预测

风电场输出功率预测对接入大量风电的电力系统运行有重要意义。对风速和风电场输出功率预测的方法进行了分类。根据风电场输出功率的影响因素,建立了风电功率预测的神经网络模型。分析了实测功率数据、不同高度的大气数据对预测结果的影响。建立了基于神经网络的误差带预测模型,实现了误差带预测。研究结果表明,神经网络的结构和输入样本对预测结果有一定的影响;实测功率数据作为输入可以提高提前量为30 min的预测精度,而对提前量为1 h的预测精度会降低;把不同高度的数据都作为神经网络的输入比只采用轮毂高度数据的预测精度高;设计的神经网络能够对误差带进行预测。     

基于数据驱动的风电功率预测误差解耦评价方法

针对风电功率预测中多环节交互影响的复杂性,文中提出一种风电功率预测误差的精细化评价方法,旨在利用数值天气预报、气象观测数据、风电运行数据等多源异构信息,定量分析功率预测各关键环节对预测总误差的影响程度。首先,解析了风电功率预测运行机理,将预测过程分解为数值天气预报、风能-功率转换建模、预测结果校正3个关键环节。然后,设计了基于核密度估计的风电异常数据分区间辨识方法,建立了风资源-电力特性的简化模型。最后,基于气象、电力等多源运行数据驱动,提出功率预测各环节等效误差的量度方法。算例结果表明,所提方法可定量评估各环节预测对功率预测误差的影响。     

基于高斯混合分布模型的风电功率预测误差统计分析研究

针对风电功率预测误差的统计分析,研究了一种基于高斯混合模型的风电功率预测误差分布,采用期望最大化算法,从统计学角度分析了风电功率负荷预测误差数据,并且在理论上证明了该方法的合理性。该方法的优点在于,无论其统计分布是怎样的,所有风电功率预测误差的概率密度函数都可以使用高斯混合模型近似表示,然后进行适当的子模型削减。通过对高斯混合模型与其他各种统计分布模型的性能进行比较,证明了高斯混合模型在风电功率预测误差统计分析应用中的有效性。     

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。     

基于运行数据的短期风电功率预测误差互补特性探析

随着风电装机容量的不断增加,风电场、风电场集群功率预测误差对调度运行的影响越来越大.当前风电预测误差特性研究主要针对单个风电场,无法满足当前电网调度运行需求.基于此,文中首先统计分析了大量风电场的分布特性,总结了不同规模风电场集群预测误差分布特性的变化规律,探索了集群预测误差概率分布的最佳拟合模型.然后,针对预测误差分布对未来的指导作用,提出了误差分布持续性的评价指标.最后,对风电预测误差研究的作用进行了较为全面的分析,并指出以风电场站集群为单位开展电网调度更具有工程适用性.     

基于误差修正的NNA-ILSTM短期风电功率预测

为更准确预测短期风电功率,提出了一种基于误差修正的NNA-ILSTM短期风电功率预测方法。首先,采用斯皮尔曼（Spearman）等级相关系数法对风电功率影响因素分析,选出相关性较高的参量;其次,对长短期记忆网络添加注意机制与修改损失函数以解决其对有效信息筛选不足的问题,利用神经网络算法（NNA）优化改进的长短期记忆网络（ILSTM）中的神经元数量和时间步长,提高其预测精度以及泛化能力,构建NNA-ILSTM预测模型;最后,分析预测误差与风电功率、风速之间相关性,构建误差修正模型,对NNA-ILSTM模型预测结果进行修正,得到风电功率预测的最终结果。实验结果表明,所提出的模型可以显著提高风电功率预测精度。     

自适应提升及预测误差修正的风电功率超短期预测

为了提高超短期风电功率预测精度,提出了一种自适应提升及预测误差修正的风电功率超短期预测方法。首先,使用CEEMDAN将原始风电功率序列分解为多个分量,用RCMSE对其重构成新模态以降低风电功率序列复杂性及提高预测效率;其次,用EESHHO优化ELM权值和阈值提高模型的泛化性,同时引入AdaBoost提高预测模型的精确度和稳定性;最后,在学习历史训练误差的基础上提出修正预测值的策略,进一步提高预测精度。算例结果验证了所提方法的有效性。     

短期风电功率预测误差综合评价方法

对短期风电功率预测误差进行综合评价是改进预测精度、指导预测结果合理应用的前提.当前风电功率预测误差评价主要采用均值类指标,无法全面、准确反映预测系统的运行情况.文中总结了风电功率预测误差的主要存在形式,提出了一套包含纵向误差、横向误差、相关因子与极端误差等在内的综合评价方法.基于内蒙古某风电场实际数据,采用该方法对不同预测方法、预测系统的不同误差环节进行了较为全面的评价,验证了评价指标的指导价值.     

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。     

基于统一潮流控制器的并网风电场潮流分析

风电场因风速变化的不规律性将导致并网系统电压失稳.统一潮流控制器(UPFC)是柔性交流输电系统(FACTS)中功能最为全面的器件,能够维持风电场电压及并网系统的稳定运行.根据异步风力发电机的数学模型,以及UPFC的工作原理和控制策略,在DIgSILENT/PowerFactory中搭建了安装UPFC的风电并网系统模型,通过仿真风速突变时风电场的电压和功率情况.仿真结果表明,UPFC能够控制线路潮流,并能维持风电机组和系统的稳定.