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对风电场发电功率的准确预测,可以有效优化电网调度,使得电网经济运行,同时提高风电场在电力市场中的竞争能力。文中提出了基于先进统计方法的风电功率预测系统,以高精度数值气象预报为基础,搭建完备的数据库系统,利用各种通讯接口采集风电场监控数据。提出并实现了"自适应逻辑网络"(ALN),为风电场建立功率预测算法引擎,可以准确预报风电场未来72小时短期功率负荷,并能针对单台风机、风电场或风机集群进行预测和上报,为风电场管理提供重要辅助手段。现场运行测试验证了系统在风速预测以及针对不同型号风机风功率预测的可行性和有效性。 相似文献
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风电场风功率预测系统研究 总被引:1,自引:0,他引:1
对风电场发电功率的准确预测,可以有效优化电网调度,使得电网经济运行,同时提高风电场在电力市场中的竞争能力.文中提出了基于先进统计方法的风电功率预测系统,以高精度数值气象预报为基础,搭建完备的数据库系统,利用各种通讯接口采集风电场监控数据.提出并实现了“自适应逻辑网络”(ALN),为风电场建立功率预测算法引擎,可以准确预报风电场未来72小时短期功率负荷,并能针对单台风机、风电场或风机集群进行预测和上报,为风电场管理提供重要辅助手段.现场运行测试验证了系统在风速预测以及针对不同型号风机风功率预测的可行性和有效性. 相似文献
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风电机组原始运行数据中存在大量异常数据,对异常数据进行识别和剔除是后续准确预测风电机组出力及评价发电性能的基础。文章分析了风电机组运行数据功率散点在风速-功率坐标系中的分布特征,提出了基于贝叶斯信息准则(BIC)的高斯混合模型异常数据识别方法。沿水平功率方向以一定间隔划分多个水平功率区间,采用高斯混合模型对落在每一水平功率区间内的功率散点进行聚类,并引入BIC准则自适应确定模型的高斯分量个数。结合功率散点分布特征先验经验,对每一水平功率区间内的多个高斯分量置信椭圆及其聚类功率散点进行异常标识。以风电机组实际运行数据为例,验证了高斯混合模型异常数据识别方法的有效性。 相似文献
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