考虑风电场功率爬坡的超短期组合预测
短期风电功率的预测方法
２ ０ １ ３年 ２月
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海
电 力 学 院
学
报
Ｖｏ １ ． ２ ９． Ｎｏ ． １ Ｆ ｅ ｂ． ２ ０ １ ３
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短 期 风 电功 率 的预 测 方 法
范 宏， 陈成优 ， 金义雄
２ ０ ０ ０ ９ ０ ）
分析如何提高风电场风功率预测准确率
分析如何提高风电场风功率预测准确率摘要：风力发电虽然创造出了可观的经济效益，但其间隙性、随机性和波动性的特点给整个电力系统的安全与稳定运行带来了挑战，同时直接影响了风电厂在电力行业的竞争力。
因此，加快风功率预测的研究、提高功率预测的精确度就显得尤为重要。
关键词：功率预测；风力发电；组合预测强调了风功率预测研究对确保电力系统安全、提升经济运行和改善电能质量的重要性。
探讨了当前风功率预测方法，并详细阐述了其中的关键技术步骤，同时展望了对短期和实时风功率预测的未来发展趋势。
1风功率预测的主要方法1.1按照预测时间划分风电预测可细分为长期、中期、短期和超短期。
长期预测在选址和规划阶段中起到重要作用，以年为单位。
中期预测以月为单位，可更合理地安排风场的大规模检修计划。
短期预测主要用于优化电网调度，通常提前1~2天进行。
超短期预测则针对控制风电机组，一般提前数十分钟或数小时进行预测。
当下的实时预测也属于超短期预测的范畴。
1.2按照预测模型的对象不同风速预测可分为间接法和直接法。
间接法通过对风速的精准预测，进而根据风功率曲线得到预测功率。
直接法则研究功率，不考虑风速的变化过程进行风功率预测。
1.3按照所用预测模型差异功率预测方法可分为统计模型预测和物理模型预测两种。
统计模型预测方法利用统计学原理，通过寻找历史数据与机组输出功率之间的映射关系来进行预测，忽略了风速物理变化过程。
常见的预测模型包括卡尔曼滤波、时间序列等统计模型，以及基于智能类模型的人工神经网络、小波分析、SVM回归法、模糊逻辑等方法。
统计方法受限于历史数据，在长期预测中面临数据处理和历史数据统计的挑战。
1.4按照功率预测模型个数划分功率预测可以被分类为单一预测和组合预测两种方法。
单一预测方法主要采用小波分析、时间序列和神经网络等数学模型或者物理模型来进行功率预测。
而组合预测方法则是通过选取适当的组合方式将单一模型集成起来进行功率预测。
单一功率预测通常忽略了物理影响因素，导致预测的准确度不佳。
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。
新版“两个细则”下风电场预测功率及理论功率的分析与优化
82 风能 Wind Energy新版“两个细则”下风电场预测功率及理论功率的分析与优化文 | 马晓慧，丁同光，宋刚，马凤林国家能源局西北监管局于2018年12月颁布实施了《西北区域发电厂并网运行管理实施细则》和《西北区域并网发电厂辅助服务管理实施细则》（简称新版“两个细则”），自此，2015年颁布实施的旧版“两个细则”废止。
“两个细则”对保障电网安全稳定、促进新能源与传统能源协调发展起到重要作用，为新疆电网并网发电机组运行管理提供技术标准与行业规范。
根据国家能源局新疆监管办公室公布的“两个细则”考核与补偿情况，截至2019年12月，新疆电网共有123个风电场、276个光伏电站、34个火电厂、23个水电站和1个燃气电站被纳入“两个细则”管理。
风电场功率预测管理流程新版“两个细则”对风电场功率预测的精度要求提高、考核金额加大。
与旧版相比，上传率由90%提高至95%，短期功率预测指标取消了均方根误差考核，增加了超短期预测中的调和平均数准确率指标；同时，为验证风电场在不限电情况下的理论出力效果，增加了理论功率指标。
新疆电网省地一体化调度管理系统于次日公示考核明细，国家能源局新疆监管办公室按月度公布考核结果。
结合风电场实际运行情况，对预测功率及理论功率的上传和考核计算流程进行系统梳理，详见图1，新版“两个细则”总体考核要求见表1。
某风电场考核原因数据分析某装机容量为49.5MW 的风电场位于新疆罗布泊风能资源区，是天山山脉气流向东运动的必经之地。
该风电场采用33台华创风能CCWE1500-93图1 风电场功率预测管理流程2020年第05期 83型风电机组，塔筒高度为78m ，2019年11月的平均风速为3.16m/s ，从切入风速3m/s 至切出风速25m/s 的有效风时数占比为46.2%，其中，3m/s 至额定风速10m/s 之间的有效风时数占比为97.4%，可见该月整体风况以小风天偏多。
同时，该风电场月度“两个细则”考核分数在区域对标排名中较高，具有一定的代表性。
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。
基于时空相关性的大规模风电功率短期预测方法研究共3篇
基于时空相关性的大规模风电功率短期预测方法研究共3篇基于时空相关性的大规模风电功率短期预测方法研究1基于时空相关性的大规模风电功率短期预测方法研究风能作为新兴可再生能源之一，在全球范围内得到了越来越多的关注和利用。
其中，风电发电作为风能的主要应用形式之一，已经成为各国推广的重点。
但是，由于风电发电的功率受到自然环境和复杂的机械运转等因素的影响，其输出功率存在较大的波动性和随机性，这给风电发电运行和储能带来了相应的挑战。
因此，开发准确的风电功率预测模型，对于优化风电发电的规划、控制及运行管理具有重要意义。
随着风电装机容量的不断扩大，大规模风电场的建设已经成为主流。
在此情况下，风电预测的准确性和精度更加重要。
传统的风电功率预测方法，普遍采用时间序列分析、人工神经网络和支持向量机等机器学习算法进行建模。
但这些方法大多只考虑了时间顺序的影响，而忽略了时空相关性因素，导致预测精度和准确性有限。
在此背景下，研究者开始逐步考虑时空相关性因素，发展了基于时空相关性的大规模风电功率短期预测方法。
其核心思想是将风电场内的不同风机、不同高度、不同位置的风速数据进行整合，建立时空相关的预测模型，提高预测效果。
具体来说，该方法首先采用最近邻居法对时空相关性进行建模。
然后将历史风速数据、气象数据以及风电场拓扑图数据结合起来，建立基于多变量自回归模型（MAR）的风功率预测模型。
在此基础上，引入基于小波分析的去噪算法和改进型皮尔逊Ⅴ分解算法，对原始数据进行分解和降噪，进一步提高预测精度。
最后，通过大规模仿真实验和各项指标的评价，证明该方法相比传统方法预测效果更好。
总的来说，基于时空相关性的大规模风电功率短期预测方法具有以下优势。
首先，有效考虑了空间变量对预测精度的影响，将不同风机、高度、位置的风速数据整合起来，建立时空相关的预测模型，预测效果更加准确。
其次，在数据预处理方面采用了去噪和降噪技术，可以有效提高预测精度。
最后，通过大规模仿真实验的评估，证明该方法的预测效果优于传统算法基于时空相关性的大规模风电功率短期预测方法是一种旨在提高预测精度和准确性的有效手段。
风电功率预测系统简介
风电功率预测系统简介目录1目的和意义 (3)2国内外技术现状 (3)2.1国外现状 (3)2.2国内现状 (4)3风电功率预测系统技术特点 (5)3.1气象信息实时监测系统 (5)3.2超短期风电功率预测 (5)3.3短期风电功率预测 (6)3.4风电功率预测系统软件平台 (8)1目的和意义风能是一种清洁的可再生能源，由于其资源丰富、转化效率高、产业化基础好、经济优势明显、环境影响小等优点，具备大规模开发的条件，在可以预见的将来，风能的开发利用将成为最重要的可再生能源发展方向。
但由于风电等可再生能源发电具有间歇性、随机性、可调度性低的特点，大规模接入后对电网运行会产生较大的影响,以至于有些地方不得不采取限制风电场发电功率的措施来保证电网的安全稳定运行。
对风电输出功率进行预测被认为是提高电网调峰能力、增强电网接纳风电的能力、改善电力系统运行安全性与经济性的最有效、经济的手段之一。
首先，对风电场出力进行短期预报,将使电力调度部门能够提前为风电出力变化及时调整调度计划，从而减少系统的备用容量、降低电力系统运行成本。
这是减轻风电对电网造成不利影响、提高系统中风电装机比例的一种有效途径。
其次，从发电企业(风电场)的角度来考虑,将来风电一旦参与市场竞争,与其他可控的发电方式相比,风电的间歇性将大大削弱风电的竞争力,而且还会由于供电的不可靠性受到经济惩罚。
提前对风电场出力进行预报,将在很大程度上提高风力发电的市场竞争力。
2国内外技术现状2.1 国外现状在风电功率预测技术研究方面，经过近20年的发展，风电功率预测已获得了广泛的应用，风电发达国家，如丹麦、德国、西班牙等均有运行中的风电功率预测系统。
德国太阳能技术研究所开发的风电管理系统（WPMS）是目前商业化运行最为成熟的系统。
德国、意大利、奥地利以及埃及等多个国家的电网调度中心均安装了该系统，目前该系统对于单个风电场的日前预报精度约为85%左右。
丹麦RisØ国家可再生能源实验室与丹麦技术大学联合开发了风电功率预测系统Zephyr，目前丹麦所有电网公司均采用了该预测系统。
基于最佳预测步长的超短期风电功率预测
基于最佳预测步长的超短期风电功率预测周永华;张国建;李科;郭彦飞;韦伟;王杰【摘要】Prediction on ultra-short-term wind power of wind power field was studied and a kind of prediction model for ultra-short-term wind power based on optimal predictive time length was proposed.In order to reduce prediction error caused by original input data of themodel,pretreatment for original data was conducted.By means of comparing and analyzing pre-diction model for ultra-short-term wind power based on different predictive time length,prediction result of ultra-short-term power was obtained.Root mean square error was used for selecting and determining optimal predictive time length of the model as well as building a prediction model for ultra-short-term wind power based on optimal predictive time length.On the basis of data of measured power and short-term predictive power from October to November in 2014 of some wind power field in Shaanxi region,modeling and verification was carried on and results verified effectiveness of this method.%研究了风电场超短期风电功率预测问题，提出一种基于最佳预测步长的超短期风电功率预测模型。
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考虑风电场功率爬坡的超短期组合预测
考虑风电场功率爬坡的超短期组合预测
随着全球对可再生能源需求的不断增长，风电成为了一种重要的清洁能源来源。
然而，风电场的功率波动性和不稳定性给电力系统带来了挑战。
为了更好地管理和规划电力系统，准确预测风电场产生的功率变化至关重要。
本文将探讨考虑风电场功率爬坡的超短期组合预测方法。
超短期组合预测是指对未来数分钟到数小时内的风电功率进行预测。
这种预测对电力系统的安全运行具有重要意义，尤其是在大规模风电场的情况下。
因此，研究人员和工程师们一直在努力提出准确的预测方法。
首先，我们需要了解风能特性和风电场的工作原理。
风能是由风速和风速梯度决定的，而风速受到地形、气候和气象条件的影响。
风电场通过将风能转化为电能来发电，但由于风速的变化以及风轮转动和发电机响应的惯性，风电场的功率产生波动。
因此，我们需要建立预测模型来考虑这些因素。
其次，我们可以利用历史数据来建立预测模型。
通过收集和分析过去的风电功率数据以及相关的气象数据（如风速、温度和湿度等），我们可以寻找它们之间的关系。
这一步骤通常使用统计学和机器学习的方法。
在建立模型时，我们需要考虑风电场的爬坡效应，即风电场从零功率到额定功率所需的时间。
爬坡效应是由风轮和发电机的响应速度决定的，因此需要将其纳入模型中。
然后，我们可以使用建立好的预测模型来进行功率预测。
预测方法可以分为基于物理的方法和基于统计学和机器学习的方法。
基于物理的方法通常需要详细的气象数据和复杂的风电
机械模型，这些模型考虑了风电场的物理特性和动力学方程。
基于统计学和机器学习的方法则更注重历史数据的分析和模式识别。
这些方法可以通过建立时间序列模型、回归模型或者神经网络等来进行预测。
最后，我们需要对预测结果进行评估和优化。
评估预测模型的准确度是非常重要的，可以使用各种评估指标（如均方根误差、平均绝对误差等）来进行比较。
如果预测结果不符合要求，我们可以进行模型优化，例如调整模型参数、增加更多特征变量或者改变模型结构等。
在实际应用中，我们还需要考虑实时数据的采集和处理、预测结果的传输和更新等问题。
此外，预测模型的准确性和稳定性也需要进一步研究和改进。
总之，考虑风电场功率爬坡的超短期组合预测是一个复杂而重要的问题。
通过建立预测模型并优化预测结果，我们可以更好地管理和规划电力系统，提高风电场的经济性和可靠性。
随着科技的不断进步和数据的不断积累，我们相信未来的预测方法将变得更加准确和可靠
综上所述，风电场功率爬坡的超短期组合预测是一个复杂而重要的问题。
在预测过程中，基于物理的方法和基于统计学和机器学习的方法都可以用于预测模型的建立。
预测结果的评估和优化是关键步骤，可以通过各种评估指标和模型优化方法来提高预测准确度。
在实际应用中，需要考虑实时数据的采集和处理、预测结果的传输和更新等问题。
预测模型的准确性和稳定性也需要进一步研究和改进。
通过建立准确可靠的预测模型，我们可以更好地管理和规划电力系统，提高风电场的经济
性和可靠性。
随着科技的进步和数据的积累，未来的预测方法有望变得更加准确和可靠。