基于人工神经网络的风电功率短期预测系统

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。该文综述国内外风电功率预测技术的研究现状、基本原理及预测方法;设计风电功率预测系统的框架,建立基于人工神经网络的风电功率预测系统,该系统即将应用于吉林电网调度中心。该系统以数值天气预报为基础,具有良好的人机界面,实现了与能量管理系统(energy management system,EMS)的无缝连接。对测试数据的预测结果表明,该预测系统能够可靠工作,预测结果的均方根误差在15%左右。最后,该文对风电功率预测系统的经济效益进行估算。     

适用于新疆电网的风电短期功率预测系统研究

通过分析不同风电功率预测方法的机理和算法,结合新疆风电场的地域特点及风电的基础数据情况,针对 新疆各风电场的运行现状,利用微观气象学理论与人工神经网络算法,对风电场分别建模,对子模型进行拟合处理, 从而构建预测综合模型,实现新疆风电场短期功率的预测.基于综合预测模型,利用模块化设计方法开发了新疆电网 风电规律预测系统.将设计的系统应用于新疆在用风电场的月功率与周功率预测,结果表明该系统对总功率预测结果 的均方根误差均在１０％以下,符合设计的预期要求.     

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。     

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。     

地区电网风电场功率超短期预测方法

针对某地区电网并入多个风电场的情况,论证分析了所有风电场总输出功率变化较单一风电场输出功率变化具有更好的规律性,引入风电总量与风电分配因子这2个概念,提出超短期风电场功率预测模型和求解方法.主要内容包括:风电总量、风电分配因子以及它们之间的随机关联规律;最小二乘支持向量机和卡尔曼滤波技术对风电总量和风电分配因子的自适应动态预测算法;基于关联规律间接实现风电场输出功率的超短期预测.通过实例验证,表明所提出的预测方法无论是在风电场功率预测精度、还是在预测误差分布范围方面都有明显改进.     

风电场风电功率预测研究综述

随着风电上网电量不断增大,为了保证风电上网的安全、可靠性,对风电功率进行预测有着重要的意义。从输入数据分类的角度展开风电场风电功率预测研究论述,介绍了国内风电功率预测的现状,分析了不同方法的特点,提出了对风电功率预测模型改进的建议。     

风电功率预测技术的应用现状及运行建议

针对我国风电开发中遇到的风电接入困难、电网调度困难等问题,对国内外解决此类问题的风电功率预测技术进行了详细的阐述。指出我国急需开发风电功率预测系统,并根据我们的风电功率预测研究经验提出了我国风电功率预测宜采用风电企业和电网共同实施的运行模式。希望对我国的风电功率预测发展起到一定的促进作用。     

短期风电功率预测方法

提出了以混沌相空间重构为基础的混沌时间序列预测方法。为提高预测模型的预测精度和泛化能力,利用C-C方法对相空间重构参数的优化进行了综合计算。预测模型采用加权一阶局域法,以某风电场的风电功率数据进行训练和预测。实际算例表明,该综合方法具有很好的预测精度和实用性。     

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。     

基于多位置NWP和门控循环单元的风电功率超短期预测

数值天气预报(NWP)对风电功率超短期预测模型精度有着重要影响.为充分利用NWP信息,考虑多个风电场的空间相关性,提出一种基于多位置NWP和门控循环单元的风电功率超短期预测模型.首先,通过随机森林分析多位置NWP信息对风电场发电功率的重要程度,利用累积贡献率提取NWP中的有效信息,将加权的NWP信息与历史功率数据作为预...     

风电场短期风电功率的神经网络方法预测研究

对风力发电进行有效的预测,则可降低电网调度的难度。根据从风电场获得的相关风速、温度、风向、风电功率等数据,建立基于BP神经网络的短期风电功率预测模型,预测提前1,2,4,24h的风电功率。对所得预测结果进行比较,从而判断各种短期预测模型的优劣。从对比的结果可知,神经网络模型预测不超过24h的风电功率时具有一定的可靠性。     

风电场短期风速的混沌预测方法

高精度的短期风速预测对提高含大量风电机组电网的安全稳定性及降低运行成本具有重要意义。文中在对风速时间序列进行相空间重构的基础上,使用混沌加权零阶局域预测法对风速进行预测;进而针对该方法在高嵌入维数下以欧氏距离寻找临近相点进行预测不准确的不足,提出了一种改进加权零阶局域预测法。该方法用相点间关联度来确定临近相点,并且提出了一种新的加权系数计算方法,以提高预测精度。算例分析结果验证了该方法的可行性和有效性。     

考虑风电功率预测的分散式风电场无功控制策略

分散式风电接网模式可以解决集中式并网限电等问题,但对配电网传统运行模式带来挑战。为解决其经济稳定运行难题,提出了一种包含无功预测、无功整定、无功分配的三层新型分散式风电场无功协调控制策略。其中,无功预测层利用物理和统计方法组合预测单台机组未来无功输出能力;无功整定层针对有无无功补偿设备,提出风电机组基于电网无功缺额降出力的自身补偿和多时间尺度协调离散补偿设备、静止无功发生器(SVG)与风电机组共同补偿配电网无功需求方法;无功分配层基于风电功率预测无功功率信息,考虑风速波动性,按照优先级动态筛选风电机组,调节其输出功率以跟踪无功补偿指令。工程算例证明了所提策略可以有效提高电压支撑能力,减小风电场损耗。     

风电场的接入对末端电网系统的影响

风电场的接入对电力系统的电能质量影响较大,特别是对于接入负荷水平低、电压稳定性较差的末端电网系统影响尤为明显.文章分析了接入末端电网系统的风电场在运行中受到不同外部干扰时,对电网系统电压稳定性的影响,探讨了产生电压波动的原因,结合理论分析和仿真计算结果给出了相应的解决办法,指出风电场接入末端电网时需调整风电机组的运行方...     

基于最小二乘支持向量机的风电场短期风速预测

提出了一种基于最小二乘支持向量机的风电场风速预测方法。以历史风速数据、气压、温度作为输入,对风速和环境条件进行训练,建立预测模型,并且运用网格搜索法确定模型参数。算例结果表明,使用上述方法预测的风速与真实值基本一致。将本文提出方法与BP(back propagation)神经网络法的预测结果进行对比,表明前者具有更高的精度和更强的鲁棒性,因此是一种比较有价值的风速预测方法。     

区域电网电能损耗预测方法研究

根据区域电网的特点,提出电能损耗递推预测法,采用状态波动系数建立省间交换电量和线损电量、线损率之间的联系,综合考虑负荷形状系数、等值电阻、平均电压、运行时间、功率因素等方面对线损的影响,在省间交换电量预测的基础上实现线损电量和线损率的预测,为电网节能降损及经济运行提供参考。     

基于风电功率预测的电网调度优化控制研究

近年来,由于山西电网风电装机不断翻番,大规模风电并网后对电力系统调峰造成一定程度的压力。电力系统运行既要充分利用风力发电产生的清洁电源,又要保证其他常规电源的安全稳定。传统的调度运行技术不考虑短期和超短期的风电功率预测,通过分析风功率预测与调度关系,然后重点阐述了如何通过超短期风功率预测来协调风电与常规电源的运行,最后通过整数规划将风电场优化控制作为落脚点,从而保证了电网安全、稳定、经济的优化运行,进一步加大电网对清洁能源的消纳。     

基于遗传神经网络的风电场输出功率短期预测

针对风电场短期输出功率的时变性和非线性特点,提出了基于遗传神经网络的短期风电功率预测方法。结合BP网络对非线性问题良好的逼近能力和遗传算法优良的全局寻优能力,遗传算法有效解决了BP神经网络全局搜索能力差、易陷入局部极小值的问题。与BP神经网络模型相比,遗传神经网络模型预测精度有所提高,为风电场输出功率短期预测提供了一种有效的方法。