大规模高集中度风电场出力多时空尺度爬坡特征分析、预测与控制
多时空尺度的风力发电预测方法综述
多时空尺度的风力发电预测方法综述多时空尺度的风力发电预测方法综述随着全球对可再生能源的需求不断增长，风力发电作为一种清洁、可再生的能源形式正变得越来越重要。
然而，风力发电的波动性和不确定性依然是制约其发展的关键因素之一。
为了更好地规划和管理风力发电场，准确预测风力的变化变得至关重要。
在过去几十年里，许多研究人员和科学家致力于发展多时空尺度的风力发电预测方法，用以提高预测精度和可靠性。
多时空尺度的风力发电预测方法旨在将风力的变化在不同的时间和空间尺度上进行分析和预测。
这种方法可以更准确地捕捉到风力的周期性波动和随机性波动。
具体而言，它可以将风力发电预测从小时尺度扩展到日、月、季度甚至年度尺度。
同时，它还可以将预测范围从单个风力发电机组扩展到整个风力发电场。
这种综合性的预测方法对风力发电场的运行和维护提供了更全面的信息。
在过去的研究中，多时空尺度的风力发电预测方法主要包括统计模型、物理模型和机器学习模型。
统计模型基于历史风力数据，利用统计分析的方法建立预测模型。
常见的统计模型包括时间序列模型、自回归移动平均模型和支持向量回归模型等。
物理模型基于风力发电的物理机理，通过模拟大气环流、地形和风力发电机组响应等因素来预测风力。
机器学习模型则通过训练算法来学习风力数据之间的复杂和非线性关系，常用的机器学习模型包括人工神经网络、支持向量机和随机森林等。
在实际应用中，多时空尺度的风力发电预测方法通常结合多种模型和技术，以提高预测的准确性和稳定性。
例如，可以将统计模型和物理模型相结合，利用统计模型对短期风力变化进行预测，然后将预测结果作为输入，通过物理模型来预测长期风力变化。
此外，还可以将多种机器学习模型进行集成，通过模型融合和集成学习的方法来提高预测精度。
尽管多时空尺度的风力发电预测方法在提高预测精度和可靠性方面取得了一些进展，但仍面临一些挑战和限制。
首先，风力发电的预测受到多个因素的影响，如大气环流、地形和风力发电机组的运行状况等，这使得预测模型的复杂度和参数设置成为一个难题。
《2024年多时空尺度的风力发电预测方法综述》范文
《多时空尺度的风力发电预测方法综述》篇一一、引言随着全球能源结构的转型，风力发电作为清洁可再生能源的代表，正逐渐成为能源领域的研究热点。
然而，风力发电的间歇性和不确定性给电力系统的稳定运行带来了挑战。
因此，对风力发电进行准确预测，尤其是在多时空尺度下的预测，对于提高电力系统运行效率和稳定性具有重要意义。
本文将对多时空尺度的风力发电预测方法进行综述，分析其研究现状、方法、挑战及未来发展趋势。
二、风力发电预测的研究现状风力发电预测经历了从单一尺度到多时空尺度的演变。
在单一尺度下，主要关注的是短期内的风速和功率预测。
随着研究的深入，学者们开始关注多时空尺度的预测，包括超短期、短期、中期和长期等多个时间尺度的预测。
此外，空间尺度的扩展也使得区域性乃至全球性的风力发电预测成为可能。
三、多时空尺度的风力发电预测方法（一）超短期预测超短期预测主要关注未来几分钟至几小时的风速和功率变化。
常用的方法包括基于物理模型的方法、基于统计学习的方法和基于机器学习的方法。
其中，机器学习方法在处理非线性、复杂的风速变化方面具有较大优势。
（二）短期预测短期预测主要关注未来数天的风速和功率变化。
在短期预测中，常用的方法包括时间序列分析、卡尔曼滤波等。
此外，结合气象预报信息，可以提高短期预测的准确性。
（三）中期和长期预测中期和长期预测主要关注季节性或年际尺度的风速和功率变化。
这些预测方法通常需要结合气候学、大气环流模型等知识，以及大量的历史数据进行分析。
（四）空间尺度扩展在空间尺度上，多时空尺度的风力发电预测需要考虑到地理位置、地形、气候等多种因素的影响。
因此，需要将地理信息系统（GIS）技术与风力发电预测方法相结合，实现区域性乃至全球性的风力发电预测。
四、挑战与未来发展尽管多时空尺度的风力发电预测方法取得了一定的研究成果，但仍面临诸多挑战。
首先，风速和功率的预测精度仍有待提高，特别是在极端天气条件下的预测。
其次，多时空尺度的预测需要处理大量的数据和信息，对计算能力和算法的要求较高。
《2024年多时空尺度的风力发电预测方法综述》范文
《多时空尺度的风力发电预测方法综述》篇一摘要：随着能源结构转型和清洁能源需求不断增长，风力发电作为可再生能源的重要组成部分，其预测技术显得尤为重要。
本文旨在全面综述多时空尺度的风力发电预测方法，分析现有技术的优缺点，并展望未来发展趋势。
一、引言风力发电作为绿色能源的代表，在全球范围内得到了广泛的应用和推广。
然而，风力资源的间歇性和不确定性给电力系统的稳定运行带来了挑战。
因此，准确预测风力发电的出力情况对于电力系统的调度和优化至关重要。
本文将重点介绍多时空尺度的风力发电预测方法，以期为相关研究提供参考。
二、风力发电预测的基本原理与方法风力发电预测主要基于气象学原理和统计学习方法。
基本方法包括物理方法和统计方法。
物理方法主要依靠气象学原理和数值天气预报模型进行预测；统计方法则通过分析历史数据，建立风速、风向与时间、地理位置等因素之间的统计关系进行预测。
这些方法在短时、超短时等单一时空尺度的预测中取得了较好的效果。
三、多时空尺度的风力发电预测方法随着研究的深入，多时空尺度的风力发电预测方法逐渐成为研究热点。
这种方法将预测时间尺度分为超短时、短时、中时和长时等多个尺度，同时考虑空间尺度的变化，如局部地区到区域乃至全球尺度的预测。
1. 超短时预测：主要针对几分钟到几小时的时间尺度，主要依赖于实时气象数据和短期气象变化规律进行预测。
该类方法主要用于电力系统的实时调度和电网的平衡管理。
2. 短时预测：通常针对一天内的风力发电情况进行预测，利用历史数据和物理模型，结合气象因素的变化规律进行预测。
该方法对于电力系统的日常调度具有重要意义。
3. 中时与长时预测：涉及未来几天乃至几个月的风力发电情况预测，主要利用历史数据和气候模式进行预测。
这类预测对于电力系统的规划、储能系统的配置以及电力市场的交易策略等具有重要指导意义。
四、多时空尺度预测方法的挑战与展望尽管多时空尺度的风力发电预测方法取得了一定的成果，但仍面临诸多挑战。
考虑风电场功率爬坡的超短期组合预测研究
考虑风电场功率爬坡的超短期组合预测研究近年来，风电场的规模越来越大，为了更好地利用风资源，风电场必须研究如何预测风电功率。
在过去的研究中，许多学者都提出了很多方法和技术来预测风电功率，其中最为常见的方法就是利用气象和/或风力测量数据来进行功率预测。
然而，由于复杂的天气变化和气象因素的不确定性等原因，风电功率预测的准确性仍然是一个挑战。
考虑风电场功率爬坡的超短期组合预测研究是针对此问题而提出的一种新的方法。
这种方法的核心思想是将多种不同的预测方法结合起来，以期提高预测的准确性和稳定性。
这种方法具有以下优点：1. 考虑了风电场功率的爬坡效应通常，在风速较低的情况下，即使风向和风速符合预测结果，风电机组的输出功率也不会达到最大值。
这是因为在起步和爬坡阶段，风速和功率之间的关系往往是非线性的。
考虑了这种爬坡效应后，可以更准确地预测风电机组的实际输出功率。
2. 结合多种预测方法采用单一的预测方法可能会因为模型的局限性而导致预测准确率较低，而将多种预测方法结合起来可以充分利用各种模型的优点，并避免单一模型的缺点。
3. 采用超短期预测方法具有超短期预测的能力可以实时将预测结果反馈给风电场管理人员，以便进行调整和优化。
这对于保障电网稳定运行和优化风电场的运行效率非常重要。
在实施这种方法时，研究人员首先收集了不同的数据，包括风速、温度、湿度、压力等气象数据，以及风电机组输出功率数据。
然后，采用能量分析法对多种预测方法进行了评估，并选择了适合于超短期组合预测的三种最佳方法。
然后，采用递归神经网络(RNN)来预测风速和气压，利用支持向量机(SVM)预测温度和湿度，然后将结果结合在一起，并利用XGBoost算法进行输出功率的预测。
随着时间的推移，RNN和SVM的输出数据将作为另一层输入，以便更新预测结果。
最后，通过对比实际和预测结果进行误差分析，研究人员证明了这种方法的准确性和可行性，并得出结论，即超短期组合预测是一种有效的预测方法，可以在电力市场中为风电场管理人员提供可靠的决策支持。
2武汉大学科研创新平台、团队与重大项目
2007年
边馥苓
国际软件学院
8
中国典型培养物保藏中心
国家知识产权局
1985年
郑从义
生命科学学院
9
冶金地质总局地球空间信息工程重点实验室
冶金地质总局
2009年
万幼川
遥感学院
10
中药药理国家中医药管理局科研三级实验室
国家中医药管理局
2009年
汪晖
基础医学院
11
病理生理国家中医药管理局科研三级实验室
武汉大学
类别
序号
名称
批准部门
成立时间
负责人
挂靠单位
国家重点
实验室
1
测绘遥感信息工程国家重点实验室
国家计委
1989年
龚建雅
独立
2
软件工程国家重点实验室
国家计委
1985年
刘梦赤
计算机学院
3
水资源与水电工程科学国家重点实验室
国家科技部
2003年
谈广鸣
水电学院
4
病毒学国家重点实验室
国家科技部
2004年
吴建国
973（项目）
舒红兵
生科院
420（前两年预算）
2
高分辨率遥感影像的自然地表与人工地物三维重建
973（项目）
单杰
遥感学院
360（前两年预算）
3
病毒与细胞相互作用导致炎症反应的网络调控
973（项目）
吴建国
生科院
233（前两年预算）
4
高陡边坡全生命周期性能评估与安全控制
973（项目）
周创兵
水电学院
379（前两年预算）
湖北省教育厅
《2024年多时空尺度的风力发电预测方法综述》范文
《多时空尺度的风力发电预测方法综述》篇一一、引言随着全球能源结构的转型和环境保护意识的增强，风力发电作为清洁可再生能源的重要代表，正受到越来越多的关注。
风力发电的预测技术作为其核心环节，对于提升风能利用效率、平衡电力供需以及保障电网安全具有重要意义。
本文将围绕多时空尺度的风力发电预测方法进行综述，以期为相关领域的研究人员和工程师提供有益的参考。
二、风力发电预测的意义与挑战风力发电预测主要指的是通过分析和预测未来风速、风向等参数，进而估算风力发电机的发电功率。
这对电力系统具有重要的实际意义：有助于提升能源利用效率，平衡电力供需，减小电力系统的运行成本和减少温室气体排放等。
然而，风力发电受天气状况、地理环境等多因素影响，预测的难度较高，且时空尺度的差异也对预测方法提出了更高的要求。
三、多时空尺度的风力发电预测方法（一）短期预测短期预测主要针对未来几小时至一天内的风速、风向等参数进行预测。
常用的方法包括基于物理模型的预测方法和基于统计学习的方法。
物理模型方法主要依据大气动力学原理，通过分析气象数据和风场特性进行预测。
统计学习方法则通过分析历史数据，建立风速、风向与时间、地理位置等因素之间的关系模型进行预测。
（二）中期预测中期预测的时空尺度相对较长，主要针对未来几天至一周内的风速、风向进行预测。
该类预测方法通常结合气象预报信息，利用数值天气预报模型和风能资源评估模型进行预测。
此外，一些机器学习方法也被广泛应用于中期预测中，如支持向量机、神经网络等。
（三）长期预测长期预测主要针对未来数月甚至数年的风能资源进行预测。
该方法主要依赖于对历史数据的深入分析和对未来气候趋势的判断。
常用的方法包括气候学方法和地球系统模型方法等。
四、多时空尺度预测方法的综合应用与发展趋势多时空尺度的风力发电预测方法并非孤立存在，在实际应用中往往需要结合多种方法和技术手段。
例如，短期预测可以为实时调度提供支持，中期预测有助于制定中短期发电计划，而长期预测则有助于制定长期能源规划。
大规模风电接入对电力系统有功调度的影响分析
大 规 模 风 电接 入 对 电力 系统 有 功 调 度 的影 响分 析
刘 思捷 ，蔡秋娜
（ 广 东电 网电力调度控制 中心，广 州，广 东 ５ １ ０ ０ ７ ５ ）
摘 要 ：大规模风 电功率 的随机 波动性是 当前公认的制 约风 电发展 的瓶 颈 ，同时风 电的反调峰特 性拉 大 了电网的
用优化 ，考虑风 电场 出力耦合 关 系的有功发 电调度策略适 用于大规模 风电接 入的合理有功优化
关键词 ：ห้องสมุดไป่ตู้行备 用；有功发 电计划 ；多时空尺度协调 ；
中 图 分 类 号 ：Ｔ Ｍ７ ３ 文 献 标 志 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１ ０ ０ ７ — ２ ９ ０ Ｘ（ ２ ０ １ ３ ） Ｏ １ ． ０ ０ ３ ３ ． ０ ５
峰谷 差 ，增大 了有功调度控制 的难度 ；风 电接入后 ，现有 的 系统备 用容 量确 定方法和调 度计 划制定 策略 已无法 满足 电网企业兼顾安全经 济的控制 目标 。针 对此，对大规模 风 电接 入 对 系统备 用容量及 发 电计 划的影 响进行 了
研 究，分析 了风 电接 入后 电网运行 中面临的实 际问题 ，并对 目前 的相 关研 究进行 了归 纳，给 出了解 决方法 ；指 出多源互补 的备 用配合策略及 多时空尺度协调 的备 用与发 电计划联合 优化 策略适 用于 大规 模风 电接 入 的合 理备
第２ ６卷 第 １ 期
２ ０ １ ３年 １ 月
广 东 电 力
ＧＵＡ ＮＧＤＯＮ Ｇ Ｅ ］ 【 Ｉ Ｃ ｐ ０Ｗ ＥＲ
Ｖｏ １ ． ２ ６ ＮＯ ． １
Ｊ ａ ｎ． ２０１ ３
ｄ ｏ ｉ ：１ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ７ ・ ２ ９ ０ Ｘ． ２ ０ １ ３ ． ０ １ ． ０ ０ ８
风电场中的智能预测与优化控制策略
风电场中的智能预测与优化控制策略随着全球能源需求和环保意识的增强，风能作为一种清洁可再生能源备受瞩目。
风电场作为利用风能发电的地方，其发电效率和运行稳定性对整个风能发电系统都至关重要。
为了提高风电场的发电效率和运行稳定性，智能预测与优化控制策略成为了当前的研究焦点。
风电场中的智能预测是指利用先进的算法和技术预测风速和风向等关键气象参数，从而准确预测未来的风能供应情况。
通过精确的风能预测，风电场可以提前调整发电设备的运行状态，合理规划发电计划，并根据预测结果进行合理的运维管理。
这样可以避免因风能供应波动造成的发电不稳定，提高风电场的发电效率和经济效益。
智能预测的关键在于选择合适的算法和模型。
常用的预测算法包括回归分析、时间序列分析、人工神经网络和支持向量机等。
这些算法可以根据历史气象数据和其他相关的指标，构建出精确的预测模型。
同时，在选择模型时也需要考虑到实际应用的灵活性和实时性。
目前，基于深度学习的神经网络模型在风能预测中的应用也越来越广泛，其可以通过大量数据的学习和训练，提高预测的准确性和稳定性。
除了智能预测，优化控制策略也是提高风电场发电效率和运行稳定性的重要手段。
优化控制策略主要包括发电设备的调度控制和电网调度控制两个方面。
发电设备的调度控制主要涉及到风机桨叶角度、变桨角度和发电机的转速等参数的优化，通过改变这些参数来提高发电机的性能。
电网调度控制则是通过合理的电网运行、分布式发电和储能技术等手段，实现风电场的稳定运行和与电网的有效连接。
这些优化控制策略可以使风电场在不同风能条件下实现最大化的发电效率和最小化的运行成本。
在实际应用中，智能预测与优化控制策略可以结合起来，形成一个闭环控制系统。
智能预测模型可以根据实时采集的气象和电网数据，不断对风能供应进行预测，并将预测结果输入到优化控制模型中。
优化控制模型则可以根据预测结果，智能调整发电设备的参数和运行状态，以实现最佳的发电效率和运行稳定性。
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大规模高集中度风电场出力多时空尺度爬坡特征分析、预测
与控制
摘要：风电功率爬坡事件越来越影响风力机在电网中的运行，随之而来的爬坡事件预测问题成为国内外新的研究热点。
综述了风电功率爬坡事件的研究背景、定义和特征，建立了考虑频率偏差量的含风力机的准稳态潮流计算模型，将频率偏差量和滑差修正量引入雅可比矩阵中进行含风力
机的潮流计算，采用两种频率偏差指标PRESF指标和APRESF 指标对爬坡事件进行预测。
将所述预测模型应用于5节点和10机39节点系统进行算例仿真，对结果的对比分析验证了该方法的有效性。
关键词：频率偏差风电功率爬坡事件预测模型准稳态潮流
"The Analysis，Forecasting and Control of Wind Power Ramp Characters with Large-scale，High Concentration and Multiple Spatial and Temporal Scales "General Technology Report
Sun Yuanzhang Cui Mingjian Ke Deping Gan Di
（School of Electrical Engineering，Wuhan University）
Abstract：Wind power ramp events influenced the wind machine operation in power system more and more. Ramp
events prediction problem becomes a new research hotspot at home and abroad. Research background，definitions and characteristics are summarized with respect to ramp events in this paper. Quasi steady state power flow calculation model is established with wind machine considering the constraint of frequency deviation value. Frequency deviation value and slip correction value is introduced into the Jacobi matrix to calculate the power flow. Two kinds of PRESF and APRESF index are adopted to forecast the ramp events considering the frequency constraint. The proposed forecasting model was applied to 5 nodes and 10 generators 39 nodes system for the validation simulation. The results verified the validity of the method with comparison and analysis.
Key Words：Frequency constraint；Wind power generation；Prediction model；Quasi steady power flow 阅读全文链接（需实名注册）：http：
///xiangxiBG.aspx？id=48231&flag=1。