风电场风电功率预测误差分析及置信区间估计研究

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风力发电功率预测讲解

数值天气预报预测
优点：
较为成熟准确的风电中长期预测方法，国内外风电场预测系统多基于物理方法。不需要风电场的历史数据，风电场投产就可以进行预测。
缺点：
要求对大气的物理特性及风电场特性有准确的数学描述。模型复杂、计算量大，较少用于短期预测。常结合神经网络、支持向量机等来提高预测精度。
预测方法介绍
预测方法介绍
三、组合预测：
由于预测方法各有优势，多种预测方法组合使用成为发展趋势。
1、预测模型融合组合 a、卡尔曼滤波法对数据进行预处理，再采用 NWP法进行风电预测. b、将神经网络的局部寻优与遗传宏观搜索相融合。 c、粒子群优化的神经网络法、小波改进的神经网络法等。 2、预测模型加权组合 a、 BP神经网络、径向基神经网络、支持向量机进行风电功率加权组合预测等。
实例分析 ——灰色神经网络预测
数据二结果：超短期功率预测（未来四步）结果对比图：
90 实际功率
80
GM预测值
BP神经网络预测值
70
GM-BP预测值
60
功率 -KW
50
40
30
20
10
0
0
2
4
6
8
10
12
14
16
2013年 8月 6日（ 2:00-5:45） -t/15min
时间序列法
优点：
不必深究信号序列的产生背景，序列本身所具有的时序性和自相关性已经为建模提供了足够的信息，只需要有限的样本序列，就可以建立起相当高精度的预测模型。
缺点：
但其存在低阶模型预测精度低、高阶模型参数估计难度大的不足。

风功率预测的方法

风功率预测的方法风功率预测是指对风力发电厂产生的风能进行预测，以便更好地管理和规划风力发电系统的运营。

准确的风功率预测对于风电场的安全运行、电网调度和电力市场交易等方面至关重要。

虽然风力是一种不稳定的自然资源，但通过利用合适的方法和技术，我们可以提高风功率预测的准确性。

风功率预测方法可以分为统计方法、基于物理原理的方法和机器学习方法。

统计方法是最常用的风功率预测方法之一。

它通过对历史风速数据进行分析和建模来预测未来的风力发电情况。

常用的统计方法包括时间序列分析、谱分析和回归分析等。

时间序列分析是一种将历史数据的趋势和周期性考虑在内的预测方法。

谱分析则是通过对信号进行频谱分析，提取出信号的频率特征来进行预测。

回归分析是一种通过建立线性或非线性回归模型来预测风功率的方法。

统计方法的优点是简单易实现，但对于复杂的非线性系统来说，可能会有一定的局限性。

基于物理原理的方法是另一类常用的风功率预测方法。

这种方法是基于对风力发电系统的建模和仿真来进行预测的。

它通常使用复杂的物理方程和机器学习算法来考虑风的传输特性、涡旋动力学等因素。

基于物理原理的方法的优点是可以对复杂的非线性系统进行较准确的预测，但是需要大量的风速、风向等实测数据来进行模型的校准和验证。

机器学习方法是近年来风力发电预测领域的热点研究领域。

这种方法利用机器学习算法对大量历史数据进行训练，建立预测模型。

常用的机器学习算法包括支持向量机、人工神经网络、决策树等。

机器学习方法的优点是可以灵活地适应不同场景下的预测需求，并能够处理大量的输入特征，比如温度、湿度、气压等。

但机器学习方法也存在一些挑战，比如需要大量的数据来进行模型训练，模型的解释性较差等。

除了上述方法外，还有一些辅助方法可以提高风功率预测的准确性。

比如数据融合方法可以结合多种数据源，比如气象卫星数据、雷达回波数据等，来提高预测的准确性。

时间尺度的选择也是一个关键因素，短期预测可以通过近实时的数据来进行，而中长期预测则可以通过气象模型来进行。

风电场运行数据分析与优化方法研究

风电场运行数据分析与优化方法研究引言：近年来，随着可再生能源的发展和利用的推广，风电场成为可再生能源中重要的组成部分。

然而，由于风能本身的不稳定性和难以预测性，风电场的运行和维护面临着诸多挑战。

为了提高风电场的发电效率和可靠性，进行风电场运行数据分析和优化方法研究变得尤为重要。

一、风电场运行数据分析1.数据收集与清洗风电场运行数据的收集是进行分析的基础。

现代风电场通常配备有数据采集设备，可以得到风电机组和整个风电场的多种数据。

这些数据包括风速、转速、温度、压力等参数。

在进行数据分析前，需要对数据进行清洗，去除噪声和错误数据，确保数据的准确性和一致性。

2.数据特征分析与挖掘通过对风电场运行数据进行特征分析和挖掘，可以发现其中的规律和潜在问题。

常用的数据特征包括数据的统计指标、频谱分析、相关性分析等。

通过分析特征，可以判断风电场的运行状态和表现，并针对性地进行优化。

3.故障检测与诊断风电场在长期运行中难免会出现故障，及时检测和诊断故障是保障风电场正常运行的重要环节。

通过对风电场运行数据进行分析，可以检测出异常数据和趋势变化，从而判断是否存在故障。

进一步，结合故障数据库和专家经验，可以诊断故障的原因，并采取相应的措施进行维修和修复。

二、风电场运行优化方法研究1.风电场发电功率预测模型风电场的发电功率与风速、风向、温度等因素密切相关。

通过建立准确的发电功率预测模型，可以为风电场的日常运营和调度提供依据。

常用的预测模型包括数学建模方法、神经网络方法、机器学习方法等。

预测模型的准确性和可靠性对风电场的运行效率和收益具有重要影响。

2.运行策略优化针对风电场的具体运行特点和目标，研究合理的运行策略是优化风电场效能的关键。

包括运行参数的优化、风电机组的优化配置、流场结构优化等。

通过优化策略，可以最大限度地提高风电场的发电效率，降低维护成本，延长设备寿命。

3.运维数据集成与智能决策风电场的运维过程中产生的数据非常庞杂，如何将这些数据进行集成和分析，以便提供智能决策，是当前的研究热点之一。

风电场功率预测系统的可靠性与容错性分析

风电场功率预测系统的可靠性与容错性分析近年来，风能作为一种清洁可再生能源，越来越受到世界各国的关注和重视。

风电场功率预测系统作为风电场的关键组成部分，对于风能的有效利用和系统的安全运行具有重要意义。

本文将对风电场功率预测系统的可靠性与容错性进行分析，探讨其隐患与解决方案，以提高风电场系统的效率和可靠性。

首先，我们需要了解风电场功率预测系统的可靠性。

可靠性是指风电场系统在给定时间内能够按照要求正常工作的能力。

可靠性的高低直接影响到风电场的发电能力和系统的稳定性。

在考察可靠性时，需从硬件和软件两个方面进行综合评估。

在硬件方面，风电场功率预测系统主要包括风力测量装置、数据处理设备和系统监控仪表等。

在设计和选择硬件设备时，应考虑其质量、稳定性和寿命。

同时，应预留充足的备用设备和备用部件，以应对可能的故障。

此外，应定期进行设备检测、维护和更新，以保证其正常运行。

在软件方面，风电场功率预测系统的可靠性主要涉及数据处理算法和模型的准确性和稳定性。

因风能的不稳定性和随机性，预测系统需要具备较高的计算能力和准确度。

为此，需要采用先进的算法模型，并结合实时、准确的数据进行分析和预测。

此外，为了提高系统的可靠性，应设计合理的容错机制，当系统发生故障或异常时能够及时报警和切换到备用系统。

其次，我们需要对风电场功率预测系统的容错性进行分析。

容错性是指在系统发生故障或异常情况下，仍能保持系统的正常运行或及时恢复的能力。

容错性的高低决定了系统的可用性和对故障的响应能力。

在设计容错性方面，首先需要对系统的硬件和软件进行合理构建和布置。

硬件方面，通过合理的电气布线、设备选型和冗余设计等措施，可以降低由于设备故障引起的系统中断。

软件方面，需要开发稳定可靠的算法和模型，建立冗余运算环境和切换机制，以保证系统在故障情况下的正常运行。

其次，需要建立完善的监控和报警系统，及时检测和报警系统的故障和异常情况。

通过监测系统可以实时了解系统运行状态，及时采取措施进行修复和恢复。

风电功率预测方法综述ppt课件

风电功率预测综述
1
确定性风电预测方法
确定性风电预测方法旨在给出未来某一时刻风速或者风功率具体预测值
预测方法
概率性风电预测方法
因为确定性预测模型提供的预测结果会有不同程度的预测误差，从而给电力系统的操作带来一定的影响。为了更为有效的对电力系统进行操作，预测模型还应当提供预测结果的概率分布特性。这种预测模型叫做概率性预测模型
组合模型
4
持续法时间序列分析法
经典预测方法
人工神经网络支持向量机 SVM
5
持续法
风电领域中最经典的预测方法是持续法。持续法以当前时刻的风速或者风电功率值作为未来的风速或者风电功率预测值。持续法虽原理简单，但是预测精度尚可，特别是在预测时间短的情况下，持续法的精度甚至可能超出其他原理复杂的机器学习方法。因此持续法在风电预测领域通常被当做基准方法用来验证其他方法的预测性能。
6
时间序列分析
时间序列分析是一种分析动态时间序列数据的有效分析方法。 ARMA 模型是一种比较常用的经典时间序列分析方法。大量的历史数据可以在一定程度上提高 ARMA 模型的预测精度。 ARMA 相比持续法优势并不明显，但是随着预测时间的增加， ARMA 模型的预测精度比持续法就有了较大程度的提高。对 ARMA 模型进行合理校正可以明显提高风电功率的中短期（72 h 之内）的预测精度。附：Zhongyue Su 等人用 PSO 算法对 ARIMA 模型参数进行优化，再与Kalman 滤波算法结合得到组合预测模型，该组合模型在风速日均值预测中的性能比单纯的 ARIMA 相比有一定程度的提高
分解方法
3）EMD 分解。
4）fast ensemble EMD 分解。

基于极限学习机的风电功率预测研究

基于极限学习机的风电功率预测研究基于极限学习机的风电功率预测研究1. 引言近年来，风能作为一种清洁、可再生的能源逐渐受到人们的关注。

风电是利用风能将其转化为电能的一种技术，已经在全球范围内得到广泛应用。

然而，由于风力发电受气象条件的影响较大，风电功率的预测变得尤为重要。

准确地预测风电功率可以提高风电场的运行效率，优化电力系统的调度，减少能源浪费和环境污染。

因此，本文将基于极限学习机（Extreme Learning Machine，简称ELM）方法对风电功率进行预测研究。

2. 极限学习机的原理极限学习机是一种单隐层前馈神经网络，其核心特点是随机初始化隐层的输入权重和偏置，然后通过解析解的方式快速求解输出层的权重。

相较于传统的神经网络，ELM具有训练速度快、泛化能力强等优势。

该方法已经在多个领域得到成功应用。

3. 数据准备本研究采用来自某风电场的历史风速和风电功率数据进行分析和建模。

为了提高预测精度，本文还考虑了其他与风电功率相关的因素，包括温度、大气压强、相对湿度等。

经过数据清洗和预处理后，得到了可用于建模的数据集。

4. 模型建立首先，将数据集分为训练集和测试集。

然后，利用ELM建立风电功率的预测模型。

在建模过程中，选择了合适的激活函数和隐层神经元数量，并使用交叉验证方法调整超参数。

最后，利用训练好的模型对测试集进行预测，评估模型的预测性能。

5. 结果分析通过与其他常用的预测方法进行对比，发现基于ELM的风电功率预测模型具有较高的预测精度和较低的计算成本。

同时，分析了预测结果和实际观测值之间的差异，并找出了可能的改进方向。

6. 讨论与展望本研究基于ELM方法对风电功率进行了预测研究，取得了一定的成果。

然而，还存在一些问题待进一步研究和解决。

例如，如何更好地选择激活函数和隐层神经元的数量，如何处理异常值和缺失数据等。

此外，未来可以考虑引入更多的因素，如风向、地理位置等，以进一步提高预测精度。

7. 结论本研究基于极限学习机的风电功率预测研究表明，ELM方法可以有效地应用于风电功率预测，并具有较高的预测精度和较低的计算成本。

基于IPSO-BP神经网络的短期风电功率预测研究

基于IPSO-BP神经网络的短期风电功率预测研究基于IPSO-BP神经网络的短期风电功率预测研究摘要：近年来，随着新能源的快速发展，风电已经成为可再生能源中的重要组成部分。

然而，由于风电资源的间歇性和不稳定性，准确预测短期风电功率成为提高电力系统安全稳定运行和经济性的重要研究方向之一。

本文基于IPSO-BP神经网络，对短期风电功率进行预测，并在实际运行数据集上进行了实验验证。

结果表明，IPSO-BP神经网络在短期风电功率预测中能够取得较高的预测准确性和稳定性。

1. 引言随着能源危机和环境问题的日益严重，新能源的开发和利用已成为全球关注的焦点。

作为可再生能源的重要代表之一，风电具有无污染、可再生、资源广泛等优势，逐渐在全球范围内得到了广泛应用和推广。

然而，由于风速和风向的变化性，风电的发电功率具有间歇性和不稳定性，给电力系统的安全稳定运行带来了挑战。

短期风电功率预测是解决风电发电功率不稳定性的关键环节之一。

准确预测风电功率可以帮助电力系统规划者和调度者进行合理调度和优化，以确保电力系统的安全稳定运行，并合理安排其他电力资源的调配。

因此，研究和开发有效的短期风电功率预测方法对风电行业具有重要意义。

2. 相关工作综述在过去的几十年中，短期风电功率预测的研究得到了广泛关注。

现有的预测方法主要包括基于统计学方法、基于时间序列方法、基于人工智能方法等。

基于统计学方法的预测方法主要通过建立风速和风电功率之间的数学模型来进行预测。

这些方法在一定程度上可以反映风电功率的规律，但对于复杂多变的实际情况预测效果较差。

基于时间序列方法的预测方法主要通过对历史数据进行分析和建模来预测未来的风电功率。

这些方法适用于数据包含较强的周期性和趋势性的情况，但对于非线性和非平稳的数据表现欠佳。

基于人工智能方法的预测方法由于其较强的非线性建模能力和自适应能力，逐渐成为短期风电功率预测的主要研究方法之一。

神经网络作为人工智能方法的重要组成部分，在风电功率预测中取得了良好的效果。

风功率预测三种模型

风功率预测三种模型风电功率预测问题摘要风能是⼀种可再⽣、清洁的能源，风⼒发电是最具⼤规模开发技术经济条件的⾮⽔电再⽣能源。

现今风⼒发电主要利⽤的是近地风能。

近地风具有波动性、间歇性、低能量密度等特点，因⽽风电功率也是波动的。

⼤规模风电场接⼊电⽹运⾏时，⼤幅度地风电功率波动会对电⽹的功率平衡和频率调节带来不利影响。

如果可以对风电场的发电功率进⾏预测，电⼒调度部门就能够根据风电功率变化预先安排调度计划，保证电⽹的功率平衡和运⾏安全。

因此，如何对风电场的发电功率进⾏尽可能准确地预测，是急需解决的问题。

根据电⼒调度部门安排运⾏⽅式的不同需求，风电功率预测分为⽇前预测和实时预测。

⽇前预测是预测明⽇24⼩时96个时点（每15分钟⼀个时点）的风电功率数值。

实时预测是滚动地预测每个时点未来4⼩时内的16个时点（每15分钟⼀个时点）的风电功率数值。

对于问题⼀我们建⽴了3个模型：1、时间序列模型即指数平滑模型2、拟合回归模型3、神经元预测模型即BP模型。

针对这3种模型，根据相对误差的⼤⼩和准确度的⼤⼩判断来确定优先选择哪个模型。

对于问题⼆，在第⼀问的基础上对相关模型进⾏了⽐较，分析，做出了预期。

对于问题三，在第⼀问的基础上，对相关的模型进⾏了改善，使其预测的更加准确。

关键词：风功率实时预测 BP⽹络神经 matlab 时间序列问题的重述⼀、背景知识1、风功率预测概况风功率预测是指风电场风⼒发电机发电功率预测。

风电场是利⽤在某个通过预测的坐标范围内，⼏座或者更换多的经过科学测算，按照合理距离安装的风⼒发电机，利⽤可控范围内的风能所产⽣的电⼒来实现运⾏供电。

由于风是⼤⽓压⼒差引起的空⽓流动所产⽣的，风向和风⼒的⼤⼩时刻时刻都在变化。

因⽽，风⼒发电具有波动性、间歇性和随机性的特点。

这些特点所导致的风电场功率波动，会对地区电⽹整体运⾏产⽣影响，进⽽会影响到整个地区总⽹内的电压稳定。

因此，当风⼒发电场，特别是⼤容量风⼒发电场接⼊电⽹时，就会给整个电⼒系统的安全、稳定运⾏带来⼀定的隐患。

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２０１７年
第４５卷
第２期
陕西电力
ＳＨＡＡＮＸＩＥＬＥＣＴＲＩＣＰ０ＷＥＲ
新能源
ＮｅｗＥｎｅｒｇｙ
２０１７，Ｖｏ１．４５Ｎｏ．２
风电场风电功率预测误差分析及置信区间估计研究叶瑞丽，源自建楠，苗峰显，宋洪磊ｚ
２．ＳｔａｔｅＧｒｉｄＡＣＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎＣｏｍｐａｎｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００５２，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅａｃｃｕｒａｔｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｗｉｎｄｐｏｗｅｒｃａｎｈｅｌｐｒｅｄｕｃｅｔｈｅｉｎｌｆｕｅｎｃｅｏｆｗｉｎｄｐｏｗｅｒｏｕｔｐｕｔｌｆｕｃｔｕａｔｉｏｎ０ｎｐｏｗｅｒｇｒｉｄｓ．Ｃｏｎｉｆｄｅｎｃｅｉｎｔｅｒｖａｌｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｃａｎｑｕａｎｔｉｔａｔｅｔｈｅｖａｒｉｅｔｙｏｆｗｉｎｄｐｏｗｅｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓａｎｄｐｒｏｖｉｄｅｍｏｒｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｏｄｅｃｉｓｉｏｎ－
ｍａｋｅｒｓ．Ｗｉｎｄｐｏｗｅｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｅｒｒｏｒ（ＷＰＰＥ）ａｎｄｉｔｓｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｉｓａｎａｌｙｚｅｄｉｆｒｓｔｌｙ，ａｎｄｎｏｎ — ｐａｒａｍｅｔｒｉｃｋｅｒｎｅｌｄｅｎｓｉｔｙ
性因素引起的风电功率预测结果变动向风电场运行决策者提供更多的信息。为此。对风电功率预测误差及其概率分布进行了分析，通过与正态分布、ＪＢ分布拟合效果的对比，证明非参数核密度估计对风电功率预测误差概率
分布具有较好的拟合效果；采用非参数核密度估计方法对风电功率预测误差进行了置信区间估计，给出了不同
－
文章编号：１６７３－７５９８（２０１７）０２－００２１－０５
关键词：风力发电；风电功率预测误差；非参数核密度估计；置信区间；预测区间覆盖率
ＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＷｉｎｄＰｏｗｅｒＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＥｒｒｏｒａｎｄＩｔｓＣｏｎｆｉｄｅｎｃｅ
ＩｎｔｅｒｖａｌＥｓｔｉｍａｔｉｏｎｉｎＷｉｎｄＦａｒｍｓ
ＹＥＲｕｉｌｉ，ＬＩＵＪｉａｎｎａｎ，ＭＩＡＯＦｅｎｇｘｉａｎ，ＳＯＮＧＨｏｎｇｌｅｉ
（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＨａｒｂｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈａｒｂｉｎ１５０００１，Ｃｈｉｎａ；
ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｉｓｐｒｏｖｅｄｔｏｈａｖｅａｇｏｏｄｅｆｆｅｃｔｉｎｉｆｔｔｉｎｇｔｈｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆＷＰＰＥｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｎｏ／Ｔｉｒａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎａｎｄｂｅｔａｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ．Ｔｈｅｎｏｎ～ｐａｒａｍｅｔｒｉｃｋｅｒｎｅｌｄｅｎｓｉｔｙｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｉｓｔｈｅｎａｄｏｐｔｅｄｔｏｃｏｎｄｕｃｔｔｈｅｃｏｎｉｆｄｅｎｃｅｉｎｔｅｒｖａｌｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆＷＰＰＥ，ａｎｄｔｈｅｍｅｔｈｏｄｆｏｒｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇｔｈｅｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｉｎｔｅｖａｒｌｓｏｆｔｈｅｗｉｎｄｐｏｗｅｒｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃｏｎｉｆｄｅｎｃｅｄｅｇｒｅｅｓｉｓｇｉｖｅｎ．ＢａｓｅｄｏｎｔｈｅｗｉｎｄｄａｔａｆｒｏｍａＴｅｘａｓｗｉｎｄｆａｒｍ，ｔｈｅｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｉｎｔｅｒｖａｌｓｏｆｔｈｅｒｅａｌｗｉｎｄｐｏｗｅｒｏｕｔｐｕｔａｎｄｔｈｅｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｉｎｔｅｖａｒｌ
置信度条件下风电功率波动区间的确定方法；结合美国德克萨斯州某风电场的风电数据绘制了风电场在不同置
信度条件下实际出力的波动区间计算了对应的预测区间覆盖率，验证了基于非参数核密度估计的风电功率预
测误差置信区间估计效果的有效性。
中图分类号：ＴＭ６ｔ４文献标志码：Ａ
（１．哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院，黑龙江哈尔滨１５０００１；
２．国家电网公司交流建设分公司．北京１０００５２）
摘要：准确预测风电场风电功率有助于减小风电出力波动对电网运行的影响。置信区间估计能够量化不确定