基于小波分析与神经网络的风电场短期风速预测

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。

短期风电功率的预测方法短期风电功率预测是指对未来1-48小时内的风速变化进行预测，并从中推导出未来的风电功率。

在风电发电方面，预测未来的风电功率具有重要意义，这有助于降低风电发电的成本，优化风电发电的规划，增强风电系统的运行效率。

以下是短期风电功率预测的几种常用方法。

1.统计学方法先将历史气象数据和风电功率数据表格化，再进行数据处理和分析。

通过建立一个统计模型来预测未来的风速，并通过这个模型得到未来的风能利用率和风电功率。

2.神经网络方法神经网络是一种模拟大脑的计算方法，该方法可以处理大量数据，发现数据中的未知关系，进而进行预测。

首先，通过历史气象数据和风电功率数据训练神经网络的参数，然后将训练好的神经网络应用于新的预测场景。

3.时间序列方法时间序列法是一种通过观察历史数据来进行未来预测的方法。

首先将历史数据统计分析，得到趋势、季节性等信息。

然后建立数学模型进行预测。

例如，可以使用ARMA模型，预测未来的风速。

4.物理模型方法这种方法是基于风能转换的物理原理进行预测的。

先将历史数据与风机性能和气象条件相关的物理模型相结合，再运用一些经验公式和气象学规律，建立预测模型。

最终，计算模型可以给出未来1-48小时的风能利用率和风电功率。

短期风电功率预测方法的选择取决于多种因素，如该地区风电系统的规模、历史数据可靠程度、气象条件等。

对于较小规模的风电系统，统计学方法和时间序列方法是最适合的预测方法。

但是针对以太阳能和风能资源为主的多元可再生能源电力系统，结合多模型综合预测可能更加完善，同时可以包括多个子模型的结果，以提高预测精度。

无论选用哪种方法，关键是要收集足够可靠的历史数据，建立准确的预测模型，以确保风电系统在未来的发电中能够更有效率、高效稳定。

基于神经网络的风电功率预测技术随着清洁能源和环保意识的不断加强，风电作为一种新型的能源形式，得到了越来越广泛的应用和发展。

但是，风电系统的不稳定性和不可控性，给其使用和维护带来了很大的挑战。

很多研究者尝试使用神经网络技术来预测风电功率，以提高风电系统的可靠性和实用性。

一、神经网络的基本原理神经网络是一种模拟人脑神经元的计算模型。

它由一个由多个简单的处理节点（神经元）组成的网络构成。

神经元之间的连接具有可调权重，并对输入数据进行加工处理，以产生输出。

神经网络通过反向传播算法进行训练，不断优化节点之间的权重值，从而提高网络的准确性和泛化能力。

二、神经网络在风电功率预测中的应用神经网络的优势在于可以处理大量的输入和输出数据，具有较强的适应性和学习能力。

因此，越来越多的风电功率预测系统采用神经网络技术。

基于神经网络的风电功率预测技术可以更精准地预测出下一时刻的功率输出，提高风电系统的可靠性和实用性。

以下是一些常用的神经网络技术：1. BP神经网络BP神经网络是一种最常见的前向反馈神经网络，具有广泛的应用。

在风电功率预测中，BP神经网络可以利用历史的功率输出数据，建立一个具有多层神经元的模型，然后根据输入的气象数据进行训练，预测下一时刻的功率输出。

2. RBF神经网络RBF神经网络是一种基于径向基函数的神经网络，常用于非线性的数据建模和预测。

在风电功率预测中，RBF神经网络可以通过建立一个具有一层隐藏层的模型，利用输入的气象数据进行训练，预测下一时刻的功率输出。

3. Elman神经网络Elman神经网络是一种递归神经网络，它将输出反馈到神经元的输入端，实现时间序列数据的处理和预测。

在风电功率预测中，Elman神经网络可以利用历史的功率输出数据和气象数据，建立一个具有隐藏层和反馈层的模型，预测下一时刻的功率输出。

三、神经网络在风电功率预测中的应用案例1. 基于BP神经网络的风电功率预测系统某研究机构开发了一个基于BP神经网络的风电功率预测系统。

风电场短期风速预测方法研究风电场短期风速预测方法研究一、引言自然资源的日益枯竭和环境问题的加剧，使可再生能源近年来备受关注，其中风能作为重要的一种可再生能源之一，在全球范围内得到了广泛的应用。

风电场作为利用风能发电的重要设施，其发电效率和稳定性直接关系到风能的利用程度和经济效益。

而风速作为风电场发电量的主要影响因素之一，其准确预测对于风电场的日常运行和经济运营具有重要意义。

二、短期风速预测方法的研究现状目前，针对风速预测存在多种方法，如统计模型、物理模型和人工智能模型等。

统计模型主要利用历史观测数据，通过时间序列分析、回归分析等方法进行预测。

物理模型基于风场的数学模型以及大气环流动力学理论，通过计算机模拟和数值模拟等方法进行预测。

人工智能模型则依赖于神经网络、模糊理论等技术，通过学习和训练建立预测模型。

三、常用的短期风速预测方法及其特点1. 时间序列分析方法时间序列分析方法在风速预测中广泛应用，其特点是简单易懂，模型参数易获取。

基于ARIMA模型的时间序列预测方法通过分析历史风速数据的自相关性和趋势性，预测未来一段时间内的风速。

然而，由于该方法只考虑历史数据本身，对于风速预测的准确性和稳定性有一定局限性。

2. 物理模型方法物理模型方法基于大气风场的数学模型，通过计算机模拟和数值模拟等手段，预测未来一段时间内的风速。

该方法依赖于大气环流动力学理论，准确性较高。

然而，物理模型方法的建立和参数优化较为复杂，对计算机计算能力和数据精度要求较高。

3. 人工智能模型方法人工智能模型方法利用神经网络、模糊理论等技术，通过学习和训练建立预测模型。

该方法具有较强的适应性和自适应能力，能够对风速预测问题中的非线性和不确定性进行较好的处理。

然而，搭建和训练人工智能模型需要大量的数据和计算资源，且对模型参数优化和效果评估存在一定的困难。

四、未来发展方向及建议1. 综合多种模型方法短期风速预测涉及多个因素和变量之间的复杂关联，可以通过综合利用统计模型、物理模型和人工智能模型等不同方法，充分利用各模型的优势和适用范围，提高预测的准确性和稳定性。

风电场中的风速预测技术及应用随着能源环保意识的逐渐加深，风能作为一种可再生能源备受关注。

作为风能利用的重要环节之一，风电场的建设成为了当今热门的话题。

但是，风力发电存在着稳定性不足的问题，部分风电场常年在低效运转状态，造成了巨大的浪费。

针对这种情况，提高风电场的风速预测能力，极大程度上可以提高自然资源利用效率，减少环境污染。

本文将对风电场中的风速预测技术及其应用进行一定的深入分析。

一、风速预测技术简介风速预测技术是指通过相关模型或算法对气象数据进行分析和预处理，以预测将来一段时间内的风速状态。

主要包括物理建模、计算机模拟、统计预测和神经网络预测等几种方法。

1.物理建模法物理建模法主要是基于大气物理学的理论，通过运用范畴方程式、Navier-Stokes 方程组等模型对风场进行模拟和分析。

具体可分为大气模型和风机模型。

大气模型是将风速预测问题转化为大气物理学中的多元非线性问题，可描述气象场中的温度、气压、湿度和风向风速等多个参数。

风机模型是对风机的机械元件、电控系统、空气流动以及非线性振动进行综合分析，从而对风机装置进行建模分析和风机输出功率进行预测模拟。

2.计算机模拟法计算机模拟法是通过计算机程序对大气场进行模拟，利用计算结果进行风速预测。

其中较重要的有美国NCEP（National Centers for Environmental Prediction）计算机程序和欧洲ECMWF（European Centre for Medium Range Weather Forecasts）计算机程序。

这两种计算机模拟程序都具有一定的数值天气预测能力，可为风电场提供未来天气预测信息。

但计算机模拟方法预测效果较弱，气象数据的精度对预测质量会产生较大的影响。

3.统计预测法统计预测法是基于大量观测到的风速数据进行回归分析，并根据时间序列和概率分布对未来风速进行预测。

具体包括基于趋势回归算法、ARIMA模型等预测方法。

风电功率的预测一、风电功率预测风速、风向、气温、气压等的SCADA实时数据，等高线、障碍物、粗糙度等数据，数值天气预报数据，把上面的某些数据通过一定的方法转换到风电机组轮毂高度的风速、风向，然后根据功率曲线得到风电场的出力，并根据风电场的效率进行修正。

二、预测的意义风电功率预测的意义如下：①用于经济调度，根据风电场预测的出力曲线优化常规机组的出力，达到降低运行成本的目的。

②根据风电出力变化规律增强系统的安全性、可靠性和可控性。

③在风电参与电力市场的系统中，优化电力市场中电力的价值。

在电力市场中，风电场对风电功率进行预测，参与电力市场竞价；电网公司对风电功率进行预测，保证系统安全经济运行。

①优化电网调度,减少旋转备用容量,节约燃料,保证电网经济运行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。

②满足电力市场交易需要,为风力发电竞价上网提供有利条件从发电企业（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。

提前一两天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。

③便于安排机组维护和检修,提高风电场容量系数风电场可以根据预报结果,选择无风或低风时间段,即风电场出力小的时间,对设备进行维修,从而提高发电量和风电场容量系数。

三、预测方法的分类风功率预测方法可以分为2类：一种方法是根据数值天气预报的数据，用物理方法计算风电场的输出功率；另一种方法是根据数值天气预报与风电场功率输出的关系、在线实测的数据进行预测的统计方法。

考虑了地形、粗糙度等信息，采用物理方程进行预测的方法则称之为物理方法，根据历史数据进行统计分析，找出其内在规律并用于预测的方法称之为统计方法(如神经网络方法、模糊逻辑方法等)。

新能源发电控制技术The New Enercjy Power Control Technology《电气自动化》2021年第43卷第1期基于小波分解的神经网络组合风速预测刘辉，李岩，曹权(南京理工大学能源与动力工程学院，江苏南京210094)摘要：短期风速预测对于风电机组一次调频有着重要意义，而风速的随机性和波动性会直接影响到风速预测的精度。

针对风速的上 述特点提出了一种基于小波分解的网络组合风速预测方法。

首先通过小波分解将不 的风速信号进行分解，从而 ！不同频率的分量并进行重构;然后对高频分量分别采用\r n a n、B P神经网络预测并选取合适的权重比进行加权平均，低频分量 采用E lm an网络进行预测;最后将每一个预测的值进行叠加获得最终的预测值。

算例分析表明:基小波分解的网络组合预测方法的预 度有很大提高，预 更具有 。

关键词：短期预测;小波分解;E lm an网络;B P神经网络;组合预测D O I：10.3969/j.issn.1000 -3886.2021.01.014[中图分类号]T M614 [文献标志码]A[文章编号]1000 -3886(2021)01 -0045 -03Wind Speed Prediction Through Neural NetworkCombination Based on Wavelet DecompositionLiu H u i, Li Y an, Cao Quan"College of Energy and Power Engineering!Nanjing University of Science and Technology!Nanjing Jiangsu210094 , China)A b s tr a c t:Short-term w in d speed p re d ictio n is o f great significa nce fo r the p rim a ry frequency m oduand flu c tu a tio n o f w in d speed w ill d ire c tly a fe c t tlie accuracy o f w in d speed p re d ic tio n.In view o f the above m entioned characteristics o f w in d speed，a w in d speed p re d ictio n m ethod through neural netw ork com bination based on w avelet decom position was presented inth is paper.F ir s tly，unstable w in d s peed signal was decomposed through w avelet decom position so as to obtain d iffe re n t frequencycom ponents and com plete re construction.T h e n，high-fre que ncy com ponents were p redicted by use o f E lm an and BP neural networksre s p e c tiv e ly，and appropriate w eigh t ratios were selected to obtain w eighted average.Low-frequency com ponents were predicted by use o f E lm an neural ne tw ork.F in a lly，each predicted value was superim posed so as to obtain the fin a l predicted value.The analysis o f examples in d ica te d th a t the accuracy o f the neural netw ork com bination p re d ictio n m ethod base greatly im proved and p re d ictio n results became more re lia b le.K e y w o r d s:short-term p re d ic tio n;w avelet d e com po sition;E lm an neural n e tw o rk;BP neural n e tw o rk;com bination pre d ictio n________________0引言随着风电在电力系统中比重的不断增大，风能具有的波动性 和随机性等特点会在大规模风电并网时引起电力系统内发电机 组出力与负荷功率之间的失衡，从而导致频率失去稳定，危及电 力系统的安全运行。