基于改进的小波-BP神经网络的风速和风电功率预测

为了提高超短期风电功率预测精度,使用改进的小波-BP神经网络方法进行研究。针对预测模型普遍存在的延时问题,先通过离散小波变换将信号分解为高低频段的信号,再用遗传算法优化的BP神经网络分别进行建模,最后求和各层预测信号。由于功率和风速具有混沌特性,用C-C法联合优化重构相空间的参数,以嵌入维数为神经网络输入层节点数。应用于山东某风电场,仿真结果表明,与BP神经网络模型相比,该算法预测风速和功率精度较高,但风速预测值经过实际功率曲线转换后,功率预测精度变差。     

基于PF-RBF神经网络的短期风电功率预测

为了提高风电功率的预测精度,研究了一种基于粒子滤波（PF）与径向基函数（RBF）神经网络相结合的风电功率预测方法。使用PF算法对历史风速数据进行滤波处理,将处理后的风速数据结合风向、温度的历史数据,归一化后构成风电功率预测模型的新的输入数据;利用处理后的新的输入数据和输出数据,建立PF-RBF神经网络预测模型,预测风电场的输出功率。仿真结果表明,使用该预测模型进行风电功率预测,预测精度有一定的提高,连续120 h功率预测的平均绝对百分误差达到8.04%,均方根误差达到10.67%。     

风电场输出功率预测中两种神经网络算法的研究

神经网络是风电功率预测系统中应用最广泛的方法,而其训练算法是影响预测精度的重要因素之一。探讨了采用聚类法和正交最小二乘算法两种训练方法。以中国北方某风电场的实际数据以及数值天气预报数据为依据,对RBF聚类法和正交最小二乘算法进行了验证,最终研究并比较RBF不同预测情况与BP的差异。结果表明:对于提前24h的风电功率预测,RBF神经网络模型预测精度要好于BP神经网络模型,尤其以正交最小二乘算法为训练方法建立的RBF模型,预测精度较高,能够很好拟合实际功率曲线。     

基于PCC-RBF网络的风电功率短期预测方法

风电功率预测对风电场安全平稳运行、电网调度具有重要意义。针对风电功率短期预测指标选择不合理、预测精确度偏低的问题,提出一种基于皮尔逊相关系数(PCC)和径向基函数(RBF)神经网络的风电功率短期预测方法。该方法利用PCC筛选出与风电功率密切相关的3个指标,即电流、温度、风速,然后以这3个指标作为预测模型的输入对风电功率进行RBF样本训练与短期预测。试验结果表明,所提的预测模型预测误差更小,预测精度更高,能够满足风电功率短期预测的要求,具有广泛的应用前景。     

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Elman和实测风速功率数据的短期风功率预测

为提高风电场发电功率预测的精度,提出一种基于Elman神经网络和实测风速功率数据的短期风功率预测方法。根据风速和风电功率历史数据来拟合风电机的风速功率曲线;建立基于Elman神经网络的短期风功率预测模型,并利用遗传算法对网络参数进行优化。最后,将文中预测模型应用到实测数据验证模型的有效性,结果表明了模型的先进性。     

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     

基于经验模式分解和混沌相空间重构的风电功率短期预测

风电场发电功率的短期预测对并网风力发电系统的安全与稳定具有重要意义。根据风电功率时间序列非平稳、非周期的特点,文中运用经验模式分解理论将风电功率时间序列分解为随机分量和趋势分量,对随机分量采用径向基函数神经网络进行混沌预测;趋势分量采用最小二乘支持向量机进行混沌预测,拟合各分量的预测值得到最终的预测结果。以云南某风电场数据对所提出的模型进行验证,证明了该预测模型比传统人工神经网络预测模型具有更高的预测精度,可为风电功率预测提供参考。     

风电功率短期预测及非参数区间估计

为满足电网规划的要求,风电功率预测系统不仅需要提供确切的预测值,还应该对预测值包含的风险做出合理的评估。利用人工神经网络预测风速、风向,并根据实测功率曲线获得风电功率预测值。分析了造成风电功率预测结果不确定的影响因素,提出一种基于预测误差分布特性统计分析的非参数置信区间估计方法,对各功率分区内的预测误差概率密度函数进行建模,并在确定性预测基础上求取概率性风电功率预测值。仿真结果验证了该方法的实用性与有效性。     

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.     

地区电网短期负荷预测系统的研究

本文根据吉林市电网的实际情况,研究开发了一个地区电网短期负荷预测系统。该系统包括多种负荷预测方法,可以使运行人员根据负荷变化的具体情况选择预测方法或采用几种方法的组合进行加权预测。文中对各种方法的预测结果进行了分析与对比,并在此基础上分析了影响负荷影响精度的主要原因。软件包具有良好的人机界面,实用性强,已在吉林市供电公司运行较长时间,为运行人员的负荷预测工作提供了有力的支持。     

负荷预测实用方法分析

介绍了一种针对大城市电网的负荷分解预测方法 ,提出了基本负荷和波动负荷的概念 ,并应用此方法对 2 0 0 2年北京地区最大负荷进行了预测     

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。     

GMDH方法在中长期电力负荷预测中的应用

在时间序列预测法的基础上,将数据处理组合方法GMDH应用于中长期电力负荷预测。介绍了GMDH的基本原理,根据历史数据建立GMDH模型,通过某地区电力负荷预测实例,对电力负荷值进行了计算分析,结果表明该方法可获得较高的预测精度。     

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。     

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。     

地区电网调度短期负荷预测系统

根据地区调度中心的需求,研究并开发了一个地区电网负荷预测系统。该系统包括9种负荷预测方法,运行人员可根据实际情况灵活选择预测方法。对各种方法的预测结果进行了对比,并在此基础上分析了影响负荷预测精度的主要原因。软件考虑了各种影响因素,设计了方便的人机界面,实用性强,并已在黑龙江、辽宁的一些地区使用,为运行人员的负荷预测工作提供了可靠的依据。     

准确把握电力市场方向 切实做好电力负荷预测

根据多年从事电力负荷预测的经历和感受,重点介绍在负荷预测中常用的几种预测方法,并对负荷特性分析预测方法作简单的阐述,同时就如何作好电力负荷预测工作提出建议。     

考虑不同发展情境的江苏省中长期电力需求预测

传统的中长期组合预测模型通常没有考虑不同发展阶段各个指标的不同权重,也没有在中长期的预测中考虑不同的发展情形。依据经济发展的周期特性及与电力的内在联系,将电力数据划分为不同阶段,利用电量误差指标和趋势误差指标计算各单一预测模型权重,利用客观熵权法得到各单个预测方法的综合权重。充分考虑未来经济发展的不同可能以及电动汽车、需求响应等用电技术改变因素,设定低速发展、高速发展和考虑其他因素的发展情境,并分别进行组合预测。将该组合预测方法应用于江苏省中长期负荷预测中,得到不同情境下的预测结果。     

电力负荷预测研究综述及预测分析

电力系统负荷预测研究对于用电形势分析、用电规划、合理部署人力、物力资源以及经济有效地管理电力系统都具有重要的意义。分析了电力负荷研究现状,较系统地总结了电力负荷预测的特点、步骤及其常用预测方法,并从多个角度对不同预测方法的特点进行比较分析,进而对四川省用电负荷预测及中国用电形势进行预测分析,为电力负荷预测研究提出富有针对性的建议。