风电功率预测研究方法综述

风电场穿透功率不断加大,对电力系统安全、稳定、经济、可靠运行造成威胁,因此进行风电功率预测,不断提高预测精度意义日益突出。针对已有的风电功率预测方法,按照预测时间尺度、预测模型对象和预测模型原理不同,对风电功率预测方法进行系统分类,详细综述了组合预测方法和区域预测方法。并列表给出各预测方法的优缺点及适用场合。针对目前风电功率预测存在的一些问题,提出相应改进措施。     

基于PSO-GA-SVM 的风电功率短期预测

风电功率精确预测是电力系统稳定运行的必要条件之一。文章以中国某一地区收集到的风速数据为基础,通过一定的分析方法建立了SVM风电功率预测模型,采用以粒子群为优化算法的PSO-GA混合算法来优化SVM预测模型。通过分析SVM、GA-SVM、PSO-GA-SVM三种模型的预测结果,并与实验数据相比较,仿真表明PSO-GASVM模型预测精度更高,PAO-GA混合算法优化效果更好。     

风电功率预测方法综述

随着风电接入容量的持续增长,风力发电的间歇性和波动性对电网造成的影响越来越明显,因此风电功率预测方法的研究得到了广泛的关注。准确的风电功率预测可以给电网调度、机组组合操作、风电场运营维护等提供必要的依据。从3个方面对目前的风电功率预测方法和进展进行介绍。首先,介绍了两种确定性预测方法:仅使用历史数据的统计学习方法和使用了NWP(numerical weather prediction)数据的物理模型。其次,介绍了用于提供预测结果不确定度的概率性预测方法。最后,由于风电爬坡事件会对电网造成较大的影响,还介绍了目前风电爬坡事件预测方法的研究和进展。对现有的风电功率预测方法介绍后,提出了目前风电功率预测模型遇到的一些问题以及需要进行深入研究的方向。     

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。     

数据分辨率影响风电功率预测精度分析

目前对风电功率短时预测的研究主要集中在预测方法上,而缺乏对数据本身特性的探讨。从实测数据出发,呈现3种典型分辨率5 min、10 min、15 min,并结合Elman神经网络算法对超短期(4 h)和短期(24 h)的风力发电机输出功率进行预测分析。结果表明:分辨率为10 min的原始数据对风电输出功率的超短期预测具有更好的结果,15 min分辨率的数据对风电功率的短期预测结果更佳。采用合理分辨率的数据后,能够有效地提高风电功率的预测精度。     

宁夏电网风电功率预测系统开发

大规模瓯电的接入对宁夏电网的安全、稳定和经济运行影响较大,急需建设宁夏电网风电功率预测系统。本文在总结国内外风功率预测研究成果的基础上,阐述宁夏电网风电功率预测系统框架、建设原则、软硬件方案。以确保宁夏大规模风电接入后电网的安全、稳定、经济运行。     

基于动态谐波回归的超短期风电功率预测

准确的风电功率预测对电力系统的安全稳定运行十分重要。从风功率统计特征出发,提出进行风电功率超短期预测的动态谐波回归方法。首先利用风电功率与不同高度风速的三次函数关系构建回归模型;然后采用自回归移动平均 模 型（auto regressive integrated moving average model,ARIMA）对回归的残差建模来充分利用风电功率时间序列的历史信息;最后针对风电功率的日季节性特点,引入傅里叶级数形成最终预测模型。经风电场实际数据计算验证表明,该方法有效弥补了ARIMA方法和回归方法的不足,减小了风电预测均方根误差（root mean squared error,RMSE）,提高了风电预测精度。通过和持续法、ARIMA 2种现有预测方法比较,验证了所提模型具有更高的预测精度,说明该方法具有一定的实际应用价值。     

风电功率概率预测方法及展望

风电功率的概率预测能提供风电功率的预测区间或分布函数,国内相关的研究和应用尚处于起步阶段。文中对风电功率概率预测的基本框架、主要模式、难点和热点进行了综述。首先,明确了概率预测的概念及其适用问题。然后,对概率预测的建模方法提出了两种不同的分类方式:按照是否进行条件化假设或参数化假设进行分类,并介绍了概率预测中涉及的新型算法和概率预测的评价指标。最后,结合概率预测发展现状,针对误差分析不精细、概率预测与电力系统结合不充分等不足,总结了今后的发展方向和需要进一步探索的研究内容。     

基于人工神经网络的短期风电功率预测

风力发电近年来已进入规模化发展阶段。由于风能的随机性和间歇性特征,风电场输出功率往往具有波动性,因此其功率预测对接入风电的电力系统的安全稳定运行及保证电能质量有着重要意义。基于人工神经网络模型,对风电场输出功率进行24小时短期预测,并分析该预测模型的可靠性和精确性,提出改进方法和进一步研究方向。     

一种短期风电功率集成预测方法

为提高短期风电功率预测精度,缩短模型训练时间,提出了一种短期风电功率集成预测方法。根据风速功率曲线和风速频率特征,将风速划分为高、中、低三段,并对每段的风速功率特征进行统计分析。高、低风速段功率波动较大,使用最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)方法可取得较高的预测精度。中风速段风速数据点较多,且风速和功率有明显的物理关系,使用高斯(Gaussian)模型预测。并用风速功率等级表对各段预测的结果进行订正,保证了算法的稳定性。用上海某风电场2014年的历史数据,验证了Gaussian模型以及高、中、低风速段对应的预测算法选取的合理性。与LSSVM预测方法相比较,集成预测方法既提高了预测精度又缩短了预测时间,适合风电场短期功率的实时预测。     

基于时间序列分析的风电功率预测模型

风电功率的精确预测对于电网合理调度,降低电网运行成本和保证电网系统安全性等方面有重要的意义。基于风电功率历史数据具有的时间序列特性,应用时间序列法建模,对风电场的发电功率进行短期和中长期预测,同时分析单一机组和汇聚机组对预测效果的影响。实证研究结果表明,利用时间序列分析方法,能比较精确地预测风电场发电功率,且短期内预测平均绝对百分比误差不超过15%,预测的合格率已超过85%,并且集中开发的方式可以减少预测误差。     

风电场风速及风功率预测方法研究综述

随着全球能源形势日益严峻,传统的化石能源面临枯竭危机,清洁的可再生能源尤其是风能越来越受到人们重视,将来很可能替代化石能源成为主要能源。风速及风功率预测这一基础性研究课题对于风电场规划、风功率的控制、风电并网后电网的安全经济运行有着重要的意义。本文就风速及风功率预测模型进行了归纳整理和比较分析,对各种模型进行了客观评价,最后指出了未来预测模型的发展趋势。     

中国短期风电功率预测技术现状与误差分析

风电功率预测是风电调度运行的基础,对提高中国风电消纳水平具有重要作用。以短期风电功率预测为研究对象,针对短期风电功率预测涉及的主要技术环节,分别梳理了国内外的研究历程,对比分析了国内外短期功率预测技术的优势。在此基础上,介绍了中国风电功率预测系统的建设情况和实际应用中的预测误差情况,从时间、空间、概率分布3个维度分析了误差的特点,从输入数据、功率预测模型2个环节分析了误差产生原因,并总结了全球面临的共性问题和中国面临的特有问题。最后从应用角度出发,对中国短期风电功率预测精度提升策略给出了相关的建议。     

一种风电功率简易预测模型

风电功率预测逐步成为研究热点,为提高预测精度,预测模型日趋复杂化。通过对风电出力特性的研究,针对风电功率超短期预测问题,提出一种简易预测模型。首先利用滑动平均法将风电功率简单分离成趋势分量和波动分量,并根据两类分量的变化特征分别建立自回归滑动平均模型和极限学习机模型进行预测。算例结果表明该模型能较好的拟合风电出力序列变化情况,具有良好的应用前景。     

风功率预测系统在新疆电网中的应用及改进

结合风功率预测系统在新疆电网中的应用情况,就风功率预测系统进行了总结。对存在问题进行了深入研究,找出了其中的不足,提出了新的解决措施,克服了原有系统的不足。对推进风功率预测系统的应用及提高风功率预测系统精度有重要的指导意义,也为有类似问题的风功率系统提供了技术参考及借鉴。     

吉林省风力发电预报系统的相关分析和设想

作为提高风力发电竞争力,解决大规模风机并网带来相关问题的重要举措,构建风力发电预报系统具有重要的意义。基于吉林省风电发展的现状和未来趋势,分析了吉林省建设风力发电预报系统的必要性和紧迫性,提出了吉林省风力发电预报系统的设想,即:建立不同风力发电厂联机共享数据平台,通过目前吉林省调度中心监视控制和数据采集(SCADA)系统对风力发电场在线监视,构建数字化天气预报体系等。     

关于风电场输出功率预测技术发展的综述

风电场输出功率的准确预测对含有风电场电力系统的运行调度管理具有十分重要的现实意义,按风电场输出功率预测技术应用现状与预测方法的发展两条线索展开对风电场输出功率预测技术发展的综述,对国内外风电场输出功率预测技术当前的应用情况进行了总结,对风电场输出功率方法的发展进行了回顾,并最终对当前风电场输出功率预测方面亟待解决的问题进行了探讨。     

国际风电预测预报机制初探及对中国的启示

大规模风电接入使电力系统面临若干挑战,系统运营商不得不在其规划和调度决策中处理风电带来的波动性和不确定性,风电预测已被确定为解决日益严重的电力系统不确定性问题的重要手段。文章介绍了国际上风电预测预报实施机制,提出在我国风电预测预报研究工作刚刚开展之际,应该借鉴国际经验,加快建立行之有效的风电预测预报实施机制来支持风电的健康可持续发展。     

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。