基于t Location-Scale分布的风电功率概率预测研究
风电机组风电功率波动概率分布分析
风电机组风电功率波动概率分布分析【摘要】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。
【关键词】t location-scale分布；时间序列；移动平均法；SPSS风电机组发出的功率主要与风速有关。
由于风的不确定性、间歇性以及风电场内各机组间尾流的影响，使得风力发电机不能像常规发电机组那样根据对电能的需求来确定发电。
大规模风电基地通常需接入电网来实现风电功率的传输与消纳。
风电功率的随机波动被认为是对电网带来不利影响的主要因素。
研究风电功率的波动特性，不论对改善风电预测的精度还是克服风电接入对电网的不利影响都有重要意义。
本文选取了河南三门峡清源风电场五台机组进行了两方面的研究：（1）在30天的范围内，分析机组i的风电功率Pi5s（tk）波动符合的概率分布情况。
分别计算数值特征并进行检验，找出最佳概率分布，并比较5个机组分布的异同。
（2）用以上确定的最佳概率分布，以每日为时间窗宽，对5个风电功率分别计算30个时段的概率分布参数并做出检验；比较不同机组（空间）、不同时段（时间）风电功率波动的概率分布以及与30天总体分布之间的关系。
一、问题分析通过对数据的分析，发现有缺失值，首先需要对数据进行预处理，然后找到，处理后形成频率直方图，再用MATLAB软件拟合出和频率直方图相似的各种概率分布函数。
计算其参数后，建立检验模型。
然后比较出最好的概率分布函数。
从图像和函数参数的角度比较五组数据的异同。
二、数据的预处理运用线性插值法，对数据中的缺失值进行补足，当缺失值为一个时候，取为前后的平均数，当一连缺失两个或两个以上就为缺失值前后两个值所建立的直线函数上的等距取值。
三、模型的建立由于现行的行业并没有对风电输出功率有统一的量化指标，综合已查阅的文献和此题的实际背景，对于5秒取得实际数据，我们以15分钟为滑动时段长度，将每15分钟内的实际数据加总后求平均，然后取实际数据与平均值的差值，记为功率波动值Pi。
基于机器学习的风力发电功率预测研究
基于机器学习的风力发电功率预测研究1. 引言风力发电是一种可再生的清洁能源，在全球能源结构中起着日益重要的作用。
然而，风力发电的不稳定性和风速的不确定性给电网的稳定性和可靠性带来了挑战。
因此，准确地预测风力发电功率对于提高风电系统的运行效率和优化发电计划至关重要。
机器学习技术已经在预测中取得了显著的成果，本文将探讨基于机器学习的风力发电功率预测研究。
2. 风力发电功率预测的挑战风力发电功率的预测面临着以下几个挑战：一是风速信号的噪声和非线性关系使得风力发电功率的预测较为复杂；二是风速的不确定性导致风力发电功率存在较大的波动，需要采用合适的模型进行预测；三是电网状况和负荷变化也对风力发电功率的预测带来一定的影响。
3. 机器学习在风力发电功率预测中的应用机器学习技术在风力发电功率预测中得到了广泛应用。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和随机森林（RF）等。
3.1 支持向量机（SVM）支持向量机是一种非常强大的机器学习算法，能够处理复杂且非线性的问题。
在风力发电功率预测中，SVM通过构建风速与功率之间的关系，建立预测模型。
然后利用训练集对模型进行训练，进而预测未知的风力发电功率。
3.2 人工神经网络（ANN）人工神经网络是一种模拟人脑神经元网络的机器学习模型。
在风力发电功率预测中，ANN通过构建输入层、隐藏层和输出层的连接关系，建立神经网络。
通过对训练集的迭代训练，神经网络能够学习到输入风速与输出功率之间的非线性映射关系，从而实现风力发电功率的预测。
3.3 随机森林（RF）随机森林是一种集成学习算法，由多个决策树组成。
在风力发电功率预测中，RF通过构建多个决策树，并且通过随机选择特征和样本进行训练，从而实现风力发电功率的预测。
随机森林具有较高的预测精度和鲁棒性。
4. 风力发电功率预测案例研究以某个风电场为例，选取历史的风速和功率数据进行风力发电功率的预测实验。
采用三种机器学习模型进行预测并比较预测结果的准确度和稳定性。
基于机器学习的风电功率预测技术研究
基于机器学习的风电功率预测技术研究风电是一种清洁、可再生的能源，其在能源领域具有广泛的应用前景。
然而，由于风力发电的不稳定性和不可控性，准确预测风电功率成为提高风电发电效率和可靠性的重要问题。
机器学习作为一种能够从数据中学习和提取规律的方法，被广泛应用于风电功率预测任务中。
本文将探讨基于机器学习的风电功率预测技术，并介绍相关研究进展和应用情况。
首先，基于机器学习的风电功率预测技术主要分为传统机器学习方法和深度学习方法两大类。
传统机器学习方法包括回归方法、支持向量机、决策树等；而深度学习方法则包括多层感知机、卷积神经网络和循环神经网络等。
这些方法不仅可以预测短期的风电功率，还可以预测长期的发电情况。
其次，基于机器学习的风电功率预测技术需要大量的数据作为训练样本。
这些数据包括历史风速、风向、温度、湿度等气象数据，同时还需要纳入一些风电场的特征参数，例如发电机转速、叶片角度等。
通过对这些数据的采集和处理，可以建立起准确的预测模型。
另外，在风电功率预测中，特征选择和模型的选择非常关键。
特征选择是指从海量的原始数据中选择与功率预测相关性较高的特征，以降低模型复杂度和提高预测准确率。
常用的特征选择方法包括方差分析、互信息和主成分分析等。
模型的选择则需要根据实际情况和需求来确定，不同的模型有着不同的预测性能和适用范围。
此外，基于机器学习的风电功率预测技术还面临一些挑战。
首先，风电功率受多个因素影响，包括气象条件、风电场参数以及运维管理等，这些因素之间存在复杂的非线性关系，需要建立精确的模型来描述。
其次，数据的稀疏性和噪声问题也对预测的准确性提出了要求。
最后，模型的可解释性和通用性也是需要考虑的因素，这样才能使得预测结果能够为风电场的运维决策提供参考依据。
目前，基于机器学习的风电功率预测技术已取得了一定的研究进展和应用成果。
例如，在短期风电功率预测中，卷积神经网络和循环神经网络等深度学习方法在预测准确性和泛化能力方面具有优势。
基于功率预测误差修正的日前风电出力分布估计
法，该方法使用ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱt location-scale 函数拟合风电 预测误差的概率分布曲线。该方法适用于精确 获取风电场预测误差的概率分布函数。文献 [5] 在有限的历史运行数据基础之上，基于蒙特卡 罗方法建立了风电场的风速 - 风电功率模型，并 利用随机优化方法对含有风电并网的电力系统 运行方式做了优化。文献 [6] 采用风电功率预测 误差的方均根值 std 作为修正因子，在原始点功 率预测结果的基础之上，通过加减 std 来得到风 电场预测出力的上下限，该方法在风电预测误 差较大的情况下容易使包络曲线变宽。文献 [7, 8] 证明了柯西分布和双曲线分布对风电预测误 差的拟合效果要明显优于正态分布，但是柯西 分布和双曲线分布的参数拟合较为复杂，而且
13
2019 年第 3 期
云南电力技术
第 47 卷
对风电预测误差“尖峰厚尾”的分布特点拟合 得不够准确。
另一方面，由于影响风机实际出力的因素 有很多，使用不同模型描述风电场预测误差分 布的效果会有所不同。所以，研究影响风电功 率预测误差的因素对提高风电功率预测精度具 有十分重要的意义，国内外在这方面也取得了 许多研究成果。
第 47 卷 2019 年 6 月
云南电力技术 YUNNAN ELECTRIC POWER
Vol.47 No.3 Jun.2019
基于功率预测误差修正的日前风电出力分布估计
吴晓刚1，鲁宗相2，乔颖2
（1.云南电力调度控制中心，昆明 650011；2.清华大学，北京 海淀 100084）
摘要：风电功率预测是整个风电运行与控制体系的基础支撑技术模块。基于功率预测误差的修正结果，提出了一种风 电场日前有功出力分布的估计方法。首先验证了风电功率的预测误差水平受到风速大小的三次方、风电功率的峰度、 风电功率的大小和功率预测相关性等多个因素的影响；然后利用多元线性回归法建立风电功率预测误差的估计模型， 并对风电场日前的点功率预测值进行修正；最后利用广义误差分布模型估计出风电出力的上下限。以华北地区某座风 电场作为测试算例进行分析，验证了该出力分布估计方法的有效性。 关键词：风电预测；功率修正；分布估计；多元线性回归；广义误差分布
风电场风速和发电功率预测研究
风电场风速和发电功率预测研究风电场是利用风能进行发电的设施，风速是决定风能转化为发电功率的重要因素。
因此，风速和发电功率的预测研究对于风电场的运行和管理具有重要意义。
本文将重点介绍风速和发电功率预测的研究现状和方法，并探讨其在风电场运营中的应用。
目前，风速和发电功率预测已成为风电场运营管理中的重要环节。
它可以为风电场提供提前预测的风速和发电功率信息，以便做出相应的调度和控制决策。
常见的预测方法包括数学模型方法和机器学习方法。
数学模型方法是常用的风速和发电功率预测方法之一、这种方法基于对风场物理特性的理解，通过建立数学模型来预测风速和发电功率。
例如，常见的模型包括Weibull 分布模型和Rayleigh 分布模型。
这些模型通过统计分析历史数据来估计风速和发电功率的概率分布，然后根据当前的气象条件进行预测。
数学模型方法可以提供较为准确的预测结果，但其对气象条件的要求较高，而且对于非线性和非平稳的风场具有一定的局限性。
机器学习方法是近年来在风速和发电功率预测中得到广泛应用的一种方法。
这种方法利用大量历史数据来训练模型，然后根据当前的气象条件进行预测。
常见的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和随机森林（RF）。
这些方法可以处理非线性和非平稳的风场数据，具有较高的灵活性和预测准确度。
然而，机器学习方法对于数据的质量和数量有一定要求，并且对于模型的选择和参数的调整需要一定的经验和技巧。
风速和发电功率的预测在风电场的运营中发挥着重要的作用。
首先，它可以为风电场提供准确的风速和发电功率的预测信息，帮助决策者合理安排发电计划和调度。
其次，预测结果可以用于风场的运维管理，比如维护和设备检修的安排，以减少因风速变化带来的不确定性对发电量的影响。
另外，风速和发电功率的预测还可以为电网的调度和电力市场的运行提供参考，帮助平衡电力供需，优化电网能源调度。
总之，风速和发电功率的预测研究对风电场的高效运营和管理具有重要意义。
基于重尾分布的风电功率波动特性概率分布
2
第 41 卷
电 力 自 动 化 设 备
稳定分布又称为雷维 α-稳定分布或者分形分
布。假设 X1 和 X2 是 2 个独立的随机变量，它们与随
机变量 X 满足相同的分布，并且 aX1+bX2 与 cX+d（a、
b、c、d 为常数）满足相同的分布，则随机变量 X 是稳
定分布的。由于稳定分布的概率密度函数没有统一
Fig.4 Skewness and kurtosis of wind power fluctuation
rate under different spatial scales
逐步增加，当机组数量达到一定数值后，偏度值及峰
度值均不再随着机组数量的增加而变化，而是在某
个固定值附近小范围波动。风电功率偏度值均大于
ïï
exp -σ α | x | 1+ jβ ( sign ( x )) ln | x | + j μx
î
[
]
（4）
其中，sign（·）为符号函数；α 为幂指数；β 为偏度参
数。一个稳定分布用如下 4 个参数来表示。
a. 尺度参数 σ，它描述了分布的宽度，其取值范
围为 σ≠0。
b. 位置参数 μ，它描述了分布的位置，其取值范特征，即更容来自出现极端值或大的波动，故采用正态
分布来描述重尾分布数据效果不佳，常见的重尾分
布函数如下。
（1）学生 t 分布。
学生 t 分布又称为 t 分布，其概率密度函数为：
v+1
v+1
Γ
x2 2
2
f (x) =
1+
（2）
v
v
vπ Γ
基于机器学习的风力发电功率预测
基于机器学习的风力发电功率预测随着对可再生能源的需求日益增长，风力发电作为最常见的可再生能源之一已经得到广泛应用和发展。
然而，由于风力发电受到气象条件的限制，其功率输出存在一定的波动性和不确定性。
为了更好地管理和优化风力发电系统的运营，预测风力发电功率成为了一项重要的课题。
而基于机器学习的风力发电功率预测成为了当前研究的热点之一。
一、机器学习在风力发电功率预测中的应用机器学习作为一种能够从数据中学习、发现规律并做出预测的技术，已经被广泛应用于风力发电功率预测中。
与传统的物理模型相比，机器学习模型不需要对风力发电系统的物理过程进行建模，而是通过对历史数据的学习和分析，能够自动发现影响风力发电功率的因素，并做出相应的预测。
机器学习模型有多种类型，包括线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等。
这些模型在风力发电功率预测中各有优势，可以根据实际需求选择合适的模型进行应用。
基于机器学习的风力发电功率预测主要包括两个步骤：特征提取和模型训练。
二、特征提取在风力发电功率预测中的重要性特征提取是基于机器学习的风力发电功率预测中一个关键的步骤。
风力发电功率受多个因素的影响，包括风速、风向、温度、湿度等。
在特征提取过程中，需要通过对历史数据的分析，提取与风力发电功率相关的特征，并建立特征向量。
传统的特征提取方法主要依赖于经验和领域知识，人工选择和设计特征。
然而，这种方法存在着主观性和局限性，无法全面考虑到不同因素之间的相互影响。
近年来，随着机器学习技术的发展，特征提取逐渐向数据驱动的方向演变。
基于机器学习的特征提取方法能够自动从数据中学习和发现特征，减少了人为因素的干扰，并能够更好地反映出不同特征之间的复杂关系。
三、模型训练与风力发电功率预测精度模型训练是基于机器学习的风力发电功率预测中的另一个关键环节。
通过将历史数据划分为训练集和测试集，可以利用训练集对机器学习模型进行训练，然后通过测试集对模型的预测精度进行评估。
风电场风电功率预测方法研究
风电场风电功率预测方法研究风电场风电功率预测方法研究一、引言随着全球能源需求的不断增长和环境问题的日益凸显，可再生能源成为解决这些问题的重要手段之一。
风能作为一种广泛分布、可再生的能源资源，受到了越来越多的关注。
风电场作为利用风能发电的重要设施，如何准确预测风电功率对于风电场的运营和管理具有重要意义。
二、风电功率预测的重要性风电场的风电功率预测是指根据过去的风速、风向、气象条件等数据，利用数学模型和算法，预测未来一段时间内风电场的发电功率。
准确的风电功率预测可以有效指导风电场的运营和管理，优化发电计划，提高发电效率，降低能源成本。
同时，风电功率预测也对电力系统的调度、储能设备的优化配置和稳定运行等方面有着重要作用。
三、现有的风电功率预测方法目前，风电功率预测方法主要包括物理模型法、统计模型法和混合模型法。
1. 物理模型法物理模型法是基于对风电场发电过程的物理原理进行建模和计算的方法。
常用的物理模型包括功率曲线模型、时间序列模型等。
物理模型法通常需要较多的测量数据和复杂的计算方法，依赖于对发电过程的深入了解，适用于风电场具有相对稳定的运行环境和较长时间的预测。
2. 统计模型法统计模型法通过对历史数据进行统计分析，建立数学模型进行预测。
常用的统计模型包括回归模型、时间序列模型等。
统计模型法不需要对物理过程进行深入研究，建模过程相对简单，适用于风电场具有周期性和规律性的运行环境和中短期预测。
3. 混合模型法混合模型法是将物理模型和统计模型相结合的方法，旨在综合利用两者的优势。
混合模型法通过对不同模型结果的加权综合或者模型融合等方式，提高风电功率预测的准确性和稳定性。
四、风电功率预测方法的研究进展随着风电场规模的不断扩大和数据采集技术的进步，风电功率预测方法也在不断创新和改进。
目前，一些先进的方法和技术已经被应用于风电场的风电功率预测中。
比如，基于神经网络的方法可以通过对大量历史数据的训练，实现更精确的预测结果；基于机器学习算法的方法可以挖掘出隐藏在数据中的规律和趋势，提高预测的准确性；基于气象模型的方法可以通过对气象条件的模拟，优化风电功率的预测。
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法 ．但 是 并 没 有 给 出 该 新 模 型 的 具 体 分 布 情 况 文献 ｆ ７ １ 提 出 了一 种 基 于 贝塔 分 布 的风 电功 率 区间
测 区间 ．但 是 文 中采 用 的是 风 电功率 间接 预测 法 ．
风 速转 化 为 风 电 功率 模 型 ．其 次 采 用 非 参 数 估 计
高 斯 核 核 函数 建 立 预 测误 差 概 率 分 布 函数 ．进 而
得 出 预 测 区 间 ．并 给 出 了 高 斯 核 函数 窗 宽 的抉 择 方 法 即 交 错 鉴 定 法来 选 择 最 佳 窗 宽 文 献『 ５ １ 采用 正态 分 布来 拟 合 风 电功 率 预 测误 差 概 率 分 布 曲线 ．
０ 引言
风 能 的 形 成 源 于 大 气 对 流 ．其 本 身 具 有 不 确 定性 因 素 ．故 风力 发 电所 产 生 的 风 电 功 率 具 有 强 烈 的 随 机 波 动性 基 于本 身 固有 特 性 ．风 电并 网
将 会 给 电能质 量 及 电力 系统 安 全 运 行严 重 的负 担
但 是 拟 合 效 果 不 佳 。 文 献『 ６ １ 在 已有 风 电 功 率 预 测
误 差 正 态 分 布 模 型 基 础 上 ．运 用 最 小 二 乘 法 的 相 关 理 论 提 出 了一 种 描 述 预 测 误 差 分 布模 型 的 新 方
献ｆ ２ １ 利用 神 经 网络 法 对风 速 和 风 向数据 进 行 预测 ， 通 过 建 立 模 型将 风 速 数 据 转 化 为 风 电 功 率 预 测 数
为 了提 高 风 电 并 网 容量 ，准确 、可 靠 的 风 电功 率
预 测 对 于 电力 系 统 调 度 人 员是 必 不 可 少 的 为此 开 发 了 持 续 法 、时 间 序 列 法 、指 数 平 滑 法 、线 性
回归 法 、神 经 网 络法 、支 持 向量 机 等 多 种 风 电功 率点 预测 方法 ．但 这些 方法 预测 精度 不高 ．且 随着
预 测 步 骤 比直 接 预 测 法 繁 琐 ，且 并 没 有 给 出 风 速 转 化 为 风 电功 率 的具 体 模 型 ．在 区 间 预 测 中引 进 非 参 数 估 计 法 采 用 高 斯 核 函数 表 示 风 电功 率 预 测 误 差 的 概 率 分布 ．但 没有 给 出高 斯 核 函数 中带 宽 具 体 的选 定 方 法 。文 献 『 ３ １ 采 用 直 接 预 测 法 对 风 电 功率 进 行 预 测 ，采用 非 参 数 估 计 法 ．利 用 高 斯 核 函数 来 描述 预测 误 差 的概 率 分 布 ．高 斯 核 密 度 估 计 性 能 的好 坏取 决 于 带 宽 的 抉择 ．但 是 同样 没 有 给 出 高 斯 核 函 数 的带 宽 的具 体 抉 择 方 法 文献 『 ４ １ 采用 间 接 预测 法 ．首 先 基 于 非 参 数 回归 模 型 建 立
致 使 风 电场 弃 风 现 象 严 重 基 于 风 电 功 率 点 预 测 的 基 础 上 ．风 电 功 率 概 率 预 测 可 以预 测 出 风 电 功 率 的 波 动 范 同 ．为 电力 系 统 的安 全 运 行 以 及 电 网调 度 运 行 给 出 不 确 定 信 息 和 可 靠 性 评 估 依 据 提 出 了一 种 基 于 ｔ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ０ ｎ ． ｓ ｃ ａ ｌ ｅ分 布 的 风 电功 率 概 率 预 测 方 法 ， 即 采 用 ｔ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ． ｓ ｃ ａ ｌ ｅ函数 来 描 述 风 电 功 率 预 测 误 差 概 率 分 布 ．并 以 此 建 立 误 差 分 布 ，基 于 已建 立 的误 差 分 布 可 以进 行 概 率 预 测 并 引 进 了 覆 盖 率 和 平 均 带 宽 来 评 价 预 测 区间 的 优
薰哥
鞠 努 灏 溯 煮
杨茂 ， 杜 刚
（ 东 北 电力 大 学 电 气工 程 学 院 ， 吉林 吉林 １ ３ ２ ０ １ ２ ）
霸 熏 蒸 随 机 波 动 性 ，导 致 风 电 功 率 点 预 测 方 法 的 预 测 精 度 不 高 ．增 加 了风 电 并 网 的 难 度 ．
划项 目（ ２ ０ １ ４ ０ ５ ２ ０ ｌ ２ ９ Ｊ Ｈ） ；吉 林 省 教 育厅 “ 十二五” 科 学 技 术 研 究 项 目（ 吉教科合字［ ２ ０ １ ４ １ 第４ ７ ４号 ） ；吉 林 省 产 业 技
风 电场 地 理位 置 的差 异 ．预 测 精 度起 伏 较大… 电 力 系 统 调 度 人 员更 希 望 得 到 未 来 时 问段 内 风 电功 率 的波 动 区间 ．并 以此 为 根 据 提 前 进 行 风 险 评 估 ， 以保 证 系 统 经 济 、安 全 地 运 行 。风 电功 率 概 率 预 测 分 为 非 参 数 估 计 法 和 参 数 估 计 法 文
收 稿 日期 ：２ ０１ ６ — １ ０ — ２ ０
基金 项 目 ：同家 重点 基 础 研 究 发 展 计划 项 目（ ９ ７ ３计 划 ） （ ２ ０ １ ３ Ｃ Ｂ ２ ２ ８ ２ ０ １ ） ； 同家 自然 科 学 基 金 （ ５ １ ３ ０ ７ ０ １ ７ ） ；吉 林 省 科 技 发 展计
劣 程 度 利 用 吉 林 省 西 部 某 风 电 场 历 史 数 据 验 证 了 该 方 法 的 可靠 性
关 键 词 ：风 电 ；风 电功 率 ；弃 风 ；风 电并 网 ；风 功 率 预 测
中图 分 类 号 ：Ｔ Ｍ６ １ ５ 文 献标 志码 ：Ａ Ｄ０Ｉ ：１ ０ ． １ １ ９ ３ ｏ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ４ — ９ ６ ４ ９ ． ２ ０ １ ７ ． ０ １ ． １ ４ ０ ． ０ ６