时序支持向量机风电场发电功率预测

使用组合模型进行了风速预测,然后在此基础上进行了风电功率的预测.利用灰色模型进行风速中确定性趋势预测,针对灰色gm(1,1)模型的建模机理和风速预测特点对其进行了改进,建立了改进的灰色gm(1,1)风速预测模型;同时使用支持向量机进行风速的随机性预测;用建立的组合预测模型输出的风速作为风电功率预测的一个输入,利用支持向量机模型进行了提前一小时的风电功率预测.算例表明,该方法可有效提高风速预测精度,进而提高风电功率的预测精度.

风力发电具有波动性、间歇性和随机性的特点,风力发电的并网给电力系统的安全运行带来了严峻挑战,因此,实现风电场风速的预测具有重要意义。支持向量机是发展比较好的一种常用的风速预测方法,但是由于其输入特征对预测的精度影响比较大,所以特征的选择一直是人们所关注的问题。文章提出采用相空间重构理论对风电场风速进行预测,并通过与使用自然特征作为输入特征的预测方法作比较,验证了基于相空间重构的支持向量机的预测方法的优越性。

将小波多分辨率分析特点和回归支持向量机算法良好的泛化性能相结合，建立小波-回归支持向量机风速预测模型。先将原始风速序列经小波分解成轮廓分量和细节分量，再对各分量分别应用支持向量机模型进行预测，最后将各分量的预测结果经小波重构得到原始风速序列的预测值。仿真表明该方法能够改善预测滞后现象以及减小突变点误差，从而提高模型的泛化性能和预测精度。

风电功率预测系统 操作手册 2011-09 中国电力科学研究院 i 目录 1.登录操作..................................................................................................................1 2.模块应用操作..........................................................................................................2 2.1实时状态监测模块............................................................................................2 2.1.1地图

目前，我国风电已进入较为快速的发展时期。而伴随着风电领域的发展，风电输出功率预测作为一个新的研究领域，越来越受人们的重视。风电功率预测预报系统的设计，不仅提供了风电运行的调度技术，也有利于风电调度安排系统进行发电计划的制定，大大降低了风电运行的备用容量及运行的成本。与此同时，能够确保电力系统的运行安全稳定，对整个电力市场的有效管理具有重大作用。

针对风电场发电功率短时间预测问题，根据风能的“间歇性”和“随机性”的特点，依据真实数据，以“时间序列分析”，“神经网络系统”，“小渡分析”等数学模型思想为基础，分别建立了“时间序列分析模型（ar模型）”，“时间序列分析模型（arm模型）＋小波分析模型”与“神经网络系统模型”对我国大唐赤峰东山风电场风电功率进行实时预测。最后，根据国家能源局颁布的相应指标对这三种模型进行分析和评估。

科学统计风电理论功率对评价其受阻情况至关重要,因此提出一种基于机群划分方法的风电场理论发电功率计算模型:首先,考虑到单机机头风速的测量偏差,通过多步k聚类算法剔除了风速数据中的异常点,完成原始数据清洗；其次,针对风速序列多重共线性特点易造成拟合失真的问题,利用方差膨胀系数进行共线性检验,并以此将风电场划分为线性强相关机群和线性弱相关机群；最后,分别利用风速中位数和弱相关风速序列建立了两个机群的理论功率神经网络拟合模型。实际算例表明:所提出的模型在多次随机测试后,风电场理论功率平均绝对偏差不超过一台单机的额定容量,相关系数接近0.98,电量相对偏差仅为0.47%,均优于其他常用方法。

介绍了风电功率预测的背景，对风电功率预测进行了理论分析，分析了bp神经网络的原理及基于bp神经网络的风电功率预测流程和预测结果误差的评价指标。以matlab软件的神经网络工具箱为仿真平台，搭建bp神经网络，进行了功率预测仿真，预测结果均方根误差分别为6．97％、200．59％。两组仿真对比结果表明，基于bp神经网络的风电功率预测在短期预测中是可行的．

针对风电功率超短期预测精度不高的问题,提出了一种结合theil不等系数与改进诱导有序加权算子的组合预测方法.由于预测时刻的实际风电功率值未知,因此无法直接利用该方法进行预测.文章利用各单项预测模型的前几个时刻的预测精度均值作为预测时刻风电功率的诱导值,对诱导有序加权算子进行了改进,解决了预测时刻诱导值未知的问题.采用误差信息矩阵对单项模型进行冗余度分析,得到优选单项模型,然后建立基于theil不等系数和3种改进诱导有序加权算子的组合预测模型.通过分析和实例验证表明,结合theil不等系数和诱导有序加权算数平均算子(iowa)的组合模型能有效地提高风电功率预测精度.

针对风场输出功率短期预测所遇到的信息贫乏、精度低和不确定性高的问题,提出一种粒子群动态灰色模型。该模型利用粒子群算法改变背景值参数,通过迭代搜寻和线性化处理对齐次或非齐次的指数参数进行连续优化,提升了预测精度;该模型还引入残差模型对外界环境的变化进行预测,降低了由环境的不确定性对预测带来的影响。将此模型运用到比利时风场输出功率的短期预测当中,实验结果证明了该模型对求解所提问题是有效的。

为提高风电输出功率预测精度，提出一种基于rbf—bp组合神经网络模型的短期风电功率预测方法。在考虑尾流等因素影响的基础上，对风速进行预处理。根据相关历史数据，建立rbf—bp组合神经网络短期风电功率预测模型，对风电输出功率进行预测。仿真分析结果表明，该预测方法能有效提高风电输出功率预测精度。

风能作为一种清洁环保的新能源,有着无污染、低成本、可再生等众多优点。目前我国拥有丰富的风能,有着巨大的发展前景,目前风力发电已有一定规模。但是,由于风电的随机性和间歇性的特点,输出功率很不稳定,易对电网造成冲击,影响电力系统的正常运行。通过准确地预测风电功率,提前采取相应措施,是减少对电网冲击的有效措施。本文研究风电的短期功率预测,在确定影响变量的基础上,利用神经网络中的rbf神经网络进行风电功率预测。通过预测结果与实际功率的比较,得到误差小较理想的预测结果,预测结果较好。

风能作为一种清洁环保的新能源,有着无污染、低成本、可再生等众多优点。目前我国拥有丰富的风能,有着巨大的发展前景,目前风力发电已有一定规模。但是,由于风电的随机性和间歇性的特点,输出功率很不稳定,易对电网造成冲击,影响电力系统的正常运行。通过准确地预测风电功率,提前采取相应措施,是减少对电网冲击的有效措施。本文研究风电的短期功率预测,在确定影响变量的基础上,利用神经网络中的rbf神经网络进行风电功率预测。通过预测结果与实际功率的比较,得到误差小较理想的预测结果,预测结果较好。

风能作为一种清洁环保的新能源,有着无污染、低成本、可再生等众多优点。目前我国拥有丰富的风能,有着巨大的发展前景,目前风力发电已有一定规模。但是,由于风电的随机性和间歇性的特点,输出功率很不稳定,易对电网造成冲击,影响电力系统的正常运行。通过准确地预测风电功率,提前采取相应措施,是减少对电网冲击的有效措施。本文研究风电的短期功率预测,在确定影响变量的基础上,利用神经网络中的rbf神经网络进行风电功率预测。通过预测结果与实际功率的比较,得到误差小较理想的预测结果,预测结果较好。

1 风电场建设程序与风电场工程施工 按照“风电场开发研讨班”的课程安排，风电场的建设施工，重点讲授以下五个方面的内容： 一、风电场的建设程序 二、风电场的施工前期准备 三、风电场的施工管理 四、风电机组的运输、安装、调试 五、风电机组的试运行与验收 第一章：风电场的建设程序 为了规范中国的基本建设市场，国家计委于一九九六年先后颁布了《关于实行建设项目法人责 任制的暂行规定》和《国家重点项目管理办法》两个重要法规文件。要求在建筑领域全面推行工程 项目法人责任制、投标招标制、合同管理制和工程建设监理制等四项基本制度。并以法规形式规定 了基本建设程序。中国的项目建设程序是从项目业主管理的角度划分的。 通常，我们把工程项目建设周期划分为四个阶段：工程项目策划和决策阶段，工程项目准备阶 段，工程项目实施阶段，工程项目竣工验收和总结评价阶段。详见图1—1。 1、工程项目策划和决策阶段 这一阶段的主

1 风电场建设程序与风电场工程施工 按照“风电场开发研讨班”的课程安排，风电场的建设施工，重点讲授以下五个方 面的内容： 一、风电场的建设程序 二、风电场的施工前期准备 三、风电场的施工管理 四、风电机组的运输、安装、调试 五、风电机组的试运行与验收 第一章：风电场的建设程序 为了规范中国的基本建设市场，国家计委于一九九六年先后颁布了《关于实行建设 项目法人责任制的暂行规定》和《国家重点项目管理办法》两个重要法规文件。要求在 建筑领域全面推行工程项目法人责任制、投标招标制、合同管理制和工程建设监理制等 四项基本制度。并以法规形式规定了基本建设程序。中国的项目建设程序是从项目业主 管理的角度划分的。 通常，我们把工程项目建设周期划分为四个阶段：工程项目策划和决策阶段，工程 项目准备阶段，工程项目实施阶段，工程项目竣工验收和总结评价阶段。详见图1—1。 1、工程项目策划和决策阶段 这一阶段

分析了双馈电机在定子磁场同步旋转的dq轴和电压矢量定向下的电压、电流、力矩、功率等数学模型,提出了计算无功极限的方法。对双馈电机有功和无功解耦控制进行探讨,给出了具体控制无功发生能力的控制策略,并通过算例探讨了双馈机组在无功和有功分别单一发生改变时转子电压电流变化情况。仿真结果表明控制转子电流无功分量可以控制定子无功的发出或吸收,从而充分发挥风电机组无功调节的能力,改善系统电压水平。

风能是一种清洁的可再生能源,由于风力发电的波动性、间歇性,能使大容量风力发电并网对电力系统可靠、经济运行产生消极影响。为保证电力系统运行的稳定性,合理制定调度计划,根据已有的4台风电机组的实测功率,提出对原始数据进行平滑化处理和基于灰色预测模型gm(1,1)的预测方法。即以风电机组第23d前若干天的功率数据为原始数据,对4台风电机组分别进行未来24h(第23d)的功率进行预测,并按国家标准公式计算预测准确率。根据仿真结果确定最佳预测用原始数据,预测准确率达到国家标准,验证了该方法的有效性和可行性。

本文应用概率分布函数的方法对河南三门峡清源风电场五台机组的风电功率波动特性从时间和空间的角度进行分析,对不同的时间尺度下以及单个和总体的数据进行拟合,得出最佳的概率分布函数,从其数值特征上来描述风电功率的波动性。

为了进一步提高光伏发电功率的预测准确度，该文首次将极端学习机方法（elm）和相似日方法结合并引入光伏发电功率短期预测领域。通过分析影响光伏发电功率的各个因素，分时段预测光伏发电功率。该方法在不同时间段中利用相似日评价函数选取历史相似日，结合预测日的天气因素，采用极端学习机对预测日对应时段的发电功率进行预测。通过对预测效果进行比较和分析，结果表明该方法比传统的神经网络预测算法有更好的预测效果。

为了改善风电场出力特性,提出了一种新的电池储能平抑风电场出力短期波动的运行控制策略——超前控制策略。超前控制策略基于当前的简单控制策略,考虑了未来的风电出力波动对储能装置的当前充放电行为的影响,是一种具有前瞻性的方法。在超前控制策略中,引进了风电预测可信周期的概念,并通过滚动优化计算实现电池储能的动态控制。该方法可降低储能电池的荷电状态约束对其充放电行为的影响,可有效提高储能电池的利用效率。利用该运行控制策略对某大型风电场与电池储能联合运行系统的出力特性进行了研究,结果证明了该策略的有效性。

风电功率具有随机性与波动性,为减小风电功率波动对电网带来的不利影响、减小风电功率分钟级的波动量,采取一阶低通滤波器并利用电池储能系统对风电功率进行平滑控制。根据风电功率的平滑效果,选取合适的平滑时间常数,分析储能容量与平滑时间常数之间的关系,并根据单位储能平滑率选取合适的储能平滑时间常数,可为风电场通过配置储能系统平滑风电功率提供参考。