【摘 要】
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随着风力发电发展越来越快,在电网中比重也越来越大,但风电的间歇性、随机性等特点使得其对电力系统的安全、运行和调度有很大的挑战。风电场功率预报是解决这些问题的有效途径之一。 本文基于几种统计模型方法对风电功率预报技术进行了探讨。结合相对准确的风场预报资料和质量控制后的风电功率资料,利用2008年全年风电场30台风机的实际功率和同期的气象要素场预报资料,分别采用BP神经网络和自适应最小二乘法建立了每
【机 构】
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随着风力发电发展越来越快,在电网中比重也越来越大,但风电的间歇性、随机性等特点使得其对电力系统的安全、运行和调度有很大的挑战。风电场功率预报是解决这些问题的有效途径之一。
本文基于几种统计模型方法对风电功率预报技术进行了探讨。结合相对准确的风场预报资料和质量控制后的风电功率资料,利用2008年全年风电场30台风机的实际功率和同期的气象要素场预报资料,分别采用BP神经网络和自适应最小二乘法建立了每台风机逐10min的轮毂高度预报的风速、风向、气温、湿度、气压之间的非线性统计预报模型,并进行了2009年1—12月为期一年的预报试验。
试验结果表明:SVM预报效果要优于其他两种方法,在BP神经网络和APLSR预报表现不佳的情况下,SVM预报都能有较好的预报精度。两者相关系数介于0.71—0.82之间,均达到了99.9％置信度;各月逐l0min风电功率预报值与实际功率的误差较小,归一化均方根误差介于9.8—16.5％之间,归一化平均绝对误差介于5.4—10.5％之间。最后设计了一个风电功率集成预报方法:使用线性集成预报方法将三种方法结果集成,其中通过均方根误差最小作为目标函数来分配权系数。集成方法在整体效果上要比SVM方法预报精度高,全年归一化均方根误差降低了0.4％、全年归一化平均绝对误差降低了0.2％。
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