風(fēng)電場(chǎng)超短期風(fēng)電功率多步預(yù)測(cè)及可預(yù)測(cè)性研究.pdf

1、隨著全球化石能源的消耗和電力需求的增長(zhǎng)，開(kāi)發(fā)可再生能源進(jìn)行電力生產(chǎn)已成為全球各國(guó)關(guān)注的焦點(diǎn)，風(fēng)能相比于其它能源具有顯著優(yōu)勢(shì)，成為近年來(lái)發(fā)展最為迅速的新能源發(fā)電技術(shù)。然而受自然界風(fēng)的影響，風(fēng)電具有隨機(jī)性、間歇性和不確定性，大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)對(duì)電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行帶來(lái)了不利影響，因此，對(duì)風(fēng)電功率進(jìn)行預(yù)測(cè)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文以實(shí)際風(fēng)電場(chǎng)為研究對(duì)象，對(duì)風(fēng)電功率波動(dòng)特性、超短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)方法、風(fēng)電功率預(yù)測(cè)誤差和風(fēng)電功率可預(yù)測(cè)性進(jìn)行了相關(guān)研究。<

2、br>　　針對(duì)大規(guī)模風(fēng)電場(chǎng)輸出功率波動(dòng)的時(shí)空分布特性，提出基于混合分布模型的風(fēng)電功率波動(dòng)特性概率分布描述方法，分別對(duì)相同機(jī)組數(shù)量不同采樣間隔和相同采樣間隔不同機(jī)組數(shù)量的風(fēng)電功率波動(dòng)的時(shí)空分布進(jìn)行描述，在此基礎(chǔ)上分析了風(fēng)電功率波動(dòng)變化率的累積概率隨采樣間隔和機(jī)組數(shù)量的變化規(guī)律，對(duì)風(fēng)電功率預(yù)測(cè)具有重要意義。
　　基于相關(guān)性分析和K近鄰算法，提出一種多輸出模型的風(fēng)電功率超短期預(yù)測(cè)方法，實(shí)現(xiàn)了預(yù)測(cè)精度的提高。同時(shí)，為增強(qiáng)預(yù)測(cè)方法的信息互補(bǔ)

3、性，組合單一預(yù)測(cè)方法，建立基于自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)的組合預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)單一風(fēng)電功率預(yù)測(cè)結(jié)果的優(yōu)化。以風(fēng)電場(chǎng)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)為例，進(jìn)行仿真分析，驗(yàn)證了兩種預(yù)測(cè)模型的有效性，并分析匯聚效應(yīng)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響，有利于風(fēng)電功率的預(yù)測(cè)精度的提高。
　　針對(duì)不同功率水平的預(yù)測(cè)誤差所呈現(xiàn)不同的分布特性，提出基于混合分布模型來(lái)描述風(fēng)電功率預(yù)測(cè)誤差的分布特性，通過(guò)與其它分布模型的對(duì)比，驗(yàn)證了有效性。由于風(fēng)電功率數(shù)據(jù)存在顯著的時(shí)間相依結(jié)構(gòu)，對(duì)預(yù)測(cè)功率水平

4、不同進(jìn)行劃分，以劃分區(qū)段內(nèi)的預(yù)測(cè)誤差為統(tǒng)計(jì)樣本，進(jìn)行預(yù)測(cè)誤差分布的概率密度擬合，進(jìn)而求解相應(yīng)的累積概率。風(fēng)電功率預(yù)測(cè)誤差的概率分析可為風(fēng)電功率預(yù)測(cè)精度的提高和不確定性分析提供依據(jù)。
　　針對(duì)風(fēng)電功率預(yù)測(cè)方法無(wú)法實(shí)現(xiàn)完全絕對(duì)地?zé)o差預(yù)測(cè)的客觀事實(shí)，提出了風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)電功率時(shí)間序列的可預(yù)測(cè)性概念，并利用近似熵和可預(yù)測(cè)系數(shù)對(duì)風(fēng)電功率時(shí)間序列的可預(yù)測(cè)性分別進(jìn)行定量分析，在此基礎(chǔ)上分析了不同機(jī)組數(shù)量匯聚時(shí)其近似熵的變化規(guī)律，驗(yàn)證了所提指標(biāo)的有效性