基于线性回归的风电功率预测误差修正方法

风电功率预测技术综述与改进建议张文秀;武新芳;陆豪乾【摘要】With large scale wind power integrated into power system,in order to ensure the safe operation of power grid,it is necessary to predict the wind power generation.This paper introduces the prediction methods of wind power generation generally according to different classification criterion,then analyzes the wind power generation technologies based on historical and numerical weather respectively,and summarizes the main mod-els of wind power generation and its advantages and disadvantages,analyzes the predition evaluation index. Draws the conclusion that choosing the reasonable prediction model and optimizes its performance is the key to the wind power generation .After reviewing the status of the predition technologies at home and abroad,some existing problems in the current is pointed out,finally some advice about wind power generation research and development is proposed.%随着大规模风电接入电力系统，为了保证电网安全、稳定运行，需要对风电功率进行预测。

基于预测误差校正的 NWP-BP 神经网络中长期风电功率预测摘要：风能相较于传统能源拥有着巨大的优势，但风电场投建初期数据不足的问题往往为研究人员所忽略。

本文在研究BP神经网络的基础上，针对训练量不足的问题，提出了运用插值法对预测结果进行修正的方法，使得不同阶段的预测精度相较于传统神经网络有不同程度的提高，表明了本文方法的价值与意义。

关键字：风电功率预测：神经网络：误差修正：插值法0 引言风能具有清洁无污染、储量巨大、可循环利用的特点而具有很大的开发价值与意义，但风能出力的不确定性又给风能的开发利用带来了巨大的挑战，风能具有高随机性和波动性，导致大规模风电并网后可能会出现电压和频率发生偏差、电压波动、甚至脱网等现象。

因此对风电输出功率进行准确预测，可以为电力系统的安全、经济和优质运行提供重要支持[1]。

风电功率的精度直接影响着电网的稳定性与风能的开发。

所以，如何建立高精度预测模型对风电场功率预测成为一个重要课题。

神经网络凭借其超强的非线性拟合与泛化能力，适合用于描述风电功率复杂非线性，已在风电功率预测中得到了广泛应用，并取得了不错的效果，而网络的输入变量与训练样本对其预测性能有着重要影响[1]。

我国大部分地区属于温带季风季候，风向、风速有着很强的规律性，因此，对于风电场功率的预测需要一年或者数年的样本数据进行学习、训练。

当风电场投产初期由于数据不足，训练样本不够、精度较差，但目前的研究都没有重视这个问题。

如文献[2]基于统计学概论误差修正法，文献[3]基于线性回归计算的神经网络来修正误差，都是基于大量数据的误差修正，都不能运用于新投产的风电场。

文献[4]分析了NWP误差来源，将其分成了整体趋势偏差和局地特征决定的相对偏差。

不同点位上的风速、风向分布规律趋同，并从长时间统计特征上展现出了NWP误差的规律，称之为空间分布误差。

但该算法要求一年以上的数据量并不适用于新投产的风电场。

文献[5]运用EOF预测误差对模型预测值进行修正。

《风电集群短期及超短期功率预测精度改进方法综述》篇一一、引言随着全球能源结构的转型和可再生能源的持续发展，风电作为清洁能源的代表，在电力供应中的比重逐年增加。

然而，风电的间歇性和随机性给电力系统的调度和运行带来了巨大的挑战。

因此，风电集群的功率预测成为了优化风电并网和电力调度的重要环节。

本文将就风电集群短期及超短期功率预测的精度改进方法进行综述。

二、风电功率预测的重要性风电功率预测对于电力系统的稳定运行、优化调度、减少损失以及提高可再生能源的利用率具有重要意义。

准确的预测能够帮助电力系统调度部门提前做出决策，合理安排电力系统的运行方式，减少因风电功率波动带来的影响。

三、短期及超短期风电功率预测短期和超短期风电功率预测是风电功率预测的两个重要时间尺度。

短期预测通常指未来几小时至几十小时的预测，而超短期预测则主要关注未来几分钟到几小时的预测。

这两种预测的时间尺度对于电力系统的调度和运行都具有重要的指导意义。

四、预测精度改进方法（一）数据预处理方法数据预处理是提高预测精度的关键步骤。

包括数据清洗、去噪、特征提取等。

通过有效的数据预处理方法，可以去除数据中的异常值和噪声，提取出对预测有用的特征信息，从而提高预测模型的准确性。

（二）模型优化方法模型优化是提高预测精度的核心环节。

包括模型参数的优化、模型结构的改进等。

通过优化模型的参数和结构，可以提高模型对风电功率的拟合能力，从而提高预测精度。

常用的模型包括统计模型、物理模型和机器学习模型等。

（三）多源信息融合方法多源信息融合是将气象信息、风电机组状态信息等多种信息与风电功率预测模型相结合的方法。

通过多源信息的融合，可以更全面地反映风电功率的变化规律，提高预测精度。

（四）实时校正技术实时校正技术是通过实时获取的风电功率数据对预测结果进行实时校正的方法。

通过实时校正技术，可以及时修正预测模型的误差，提高预测精度。

五、未来研究方向与展望（一）深入研究和改进现有的预测模型和算法，进一步提高预测精度。

风电场功率预测系统的误差分析与改进策略简介：随着全球对可再生能源需求的不断增长，风电场的建设规模和数量也在迅猛增长。

然而，在风电场的运营过程中，准确预测风电机组的功率输出仍然是一个具有挑战性的任务。

功率预测的准确性直接影响风电厂的运行效率和能源利用率，因此对风电场功率预测系统进行误差分析和改进成为一项重要工作。

一、风电场功率预测误差分析1. 数据质量和采集：误差分析的第一步是对采集的数据进行质量评估。

风电场功率预测系统通常依赖于风速、风向、温度等气象数据，高质量的气象数据对于提高预测精度至关重要。

因此，对于数据采集设备的正确配置和维护是非常重要的。

2. 预测模型选择：常用的风电场功率预测模型包括统计模型、物理模型和混合模型。

统计模型通常基于历史数据进行预测，而物理模型则基于物理原理建立模型。

误差分析的过程中需要对于不同模型的适用性进行评估，确定最合适的预测模型。

3. 模型参数调整：在选择了适当的预测模型后，模型参数的选择对于预测准确性起着重要作用。

通过对历史数据的分析和模型训练，可以对模型参数进行调整。

4. 跨时段误差分析：一般来说，功率预测系统的误差在短期（几小时内）内较小，但随着时间的增长，误差会积累并逐渐增大。

因此，进行跨时段的误差分析，找出误差叠加的原因，并针对性地进行改进是必要的。

二、改进策略1. 数据处理和质量控制：通过数据处理和质量控制，提高风速、风向、温度等气象数据的准确性。

对于漂移现象，可以使用滤波、插值等方法进行数据的修正和补充。

2. 模型融合：建立一个强大的预测模型需要综合多种模型的优点。

通过模型融合的方法，将不同模型的预测结果进行综合，提高预测的准确性。

3. 参数优化：根据历史数据和预测结果，对模型参数进行优化，使得模型能够更好地适应不同的工况和环境条件。

可以通过遗传算法、粒子群算法等优化方法来搜索最优参数。

4. 引入机器学习算法：近年来，机器学习算法在功率预测领域取得了显著的进展。

风电场功率预测模型的偏差与误差分析与处理风电场是一种利用风能转化为电能的发电设施，其输出的电能受到风速的影响。

准确预测风电场的功率是保障电网稳定运行和优化风电场运营的重要任务。

然而，由于风速的不确定性和时空变化的复杂性，功率预测模型存在着一定的偏差和误差。

本文将对风电场功率预测模型的偏差和误差进行分析与处理，探讨改进方法和优化策略。

首先，针对风电场功率预测模型的偏差问题，我们需要了解偏差的来源和影响因素。

风电场的功率受风速、风向、空气密度等多个因素的影响，而预测模型中往往只考虑了局部或特定因素的影响，导致了预测结果与实际功率存在一定的差距。

为了减小偏差，首先需要改进预测模型的建模方法。

传统的功率预测模型常使用统计学方法，如回归分析、时间序列分析等。

然而，这些方法往往只适用于特定的工作条件和场景，难以适应风电场功率的时空变化和不确定性。

因此，建议采用更加先进的机器学习方法，如人工神经网络、支持向量机、深度学习等，以提高模型的预测准确性和泛化能力。

其次，我们需要对预测模型的训练数据进行优化处理。

数据质量对预测模型的准确性至关重要。

在风电场场景中，风速数据的采集存在噪声、缺失和异常值等问题，这些问题可能会导致模型的偏差。

因此，建议对原始数据进行数据清洗和校正，去除异常值和噪声，并补充缺失数据。

此外，我们还可以考虑引入其他相关因素的信息来改善模型的准确性。

例如，可以将天气预报数据、风机运行状态数据、地理环境数据等纳入预测模型中，以提高对风电场功率的预测能力。

这样的综合模型可以更全面地考虑多个因素的综合影响，减小偏差。

除了偏差问题，误差是另一个需要重点关注和处理的方面。

误差是预测结果与实际值之间的差异，是模型预测的精度衡量指标。

误差的大小和分布对模型的性能和可靠性有重要影响。

针对风电场功率预测模型的误差问题，我们可以采用以下策略进行处理和优化。

首先，通过交叉验证和模型评估方法，对预测模型的性能进行全面评估。

风电场风速订正方法的回归检验和误差分析程艳伟【摘要】简要分析了目前风电场风能资源评估中采用的扇区回归法、直接回归法和简化比值法3种风速订正方法的主要特征.结合广东省某风电场项目实例,估算了3种方法的回归参数,并检验线性回归方程的显著性及标准误差.预测结果显示,扇区回归法预测偏差相对较小,简化比值法偏差相对较大.由于综合考虑了物理概念和数学指标,扇区回归法宜在风电场风能资源评估阶段优先选用;扇区回归法失效时,可使用直接回归法;简化比值法误差相对较大,适用于快速估算.【期刊名称】《内蒙古电力技术》【年(卷),期】2016(034)002【总页数】4页(P39-42)【关键词】风电场;风速订正;回归分析;显著性检验;标准误差【作者】程艳伟【作者单位】中水珠江规划勘测设计有限公司,广州 510610【正文语种】中文【中图分类】TK81自然风具有较强的随机性，风速不但在空间范围内差异较大，历史风速往往也波动较大。

风电场的多年平均风速直接影响风电场项目的装机规模、机组选型及发电量等，是风能开发利用的重要指标。

风电场项目一般需持续1 a以上的现场测风工作，构建同期测风塔风速（y）与附近气象站风速（x）之间的线性回归方程，通过气象站多年平均风速估算测风塔代表年平均风速。

回归分析是风速订正的关键步骤，一般采用最小二乘法原理，使回归残差平方和最小。

目前风电场风能资源评估通常采用扇区回归法、直接回归法和简化比值法3种风速订正方法，在样本取用、数据分组、方程简化等过程中，存在多种处置方式，导致预测结果存在较大差异。

为明确不同订正方法的适用性，本文结合广东省某风电场工程实例，分别采用3种方法估算回归参数，检验线性回归方程的显著性及标准误差，并对预测结果进行对比评估。

1.1 方法1：扇区回归法扇区回归法由《GB/T 18710—2002风电场风能资源评估方法》附录A提出[1]。

为降低数据随机性影响，该方法要求对相同测风塔风速同时刻的气象站风速做平均处理，处理后的样本按16个风向分别做回归分析，j风向回归方程为：式中xij、yij—分别为气象站和测风塔j风向第i组实测风速；和—分别为气象站和测风塔j风向实测风速平均值；—测风塔j风向第i组风速yij的估计值；aj、bj—j风向回归参数。

线性回归模型在风电功率预测中的应用研究随着能源需求的不断增加和对传统化石能源的限制，新能源已成为未来发展的必然方向。

其中，风能作为一种可再生、环保的能源形式，受到了越来越多的关注和利用。

如何有效预测风电功率，成为了风能利用中的一个重要问题，线性回归模型就是其中一种解决方法。

一、风电功率预测相关概念风电功率预测，是指通过技术手段和数学建模，分析气象学数据、风机数据、历史数据等，预测未来一段时间内风电发电量的能力。

风电功率预测的主要目的是为电网调度提供指导，保证电网的安全稳定运行。

在风电功率预测中，相关的术语包括：1. 风速：指风流的速度，是影响风机发电量的重要因素之一。

2. 功率：指风机在单位时间内有效发电量。

3. 风向：指风流的运动方向。

4. 风能分布：指某地区风速、风向、风功率及其分布情况。

5. 气象数据：包括风速、风向、温度、湿度等。

二、线性回归模型线性回归模型是一种用于探索两个或两个以上变量之间线性关系的数学方法。

在风电功率预测中，线性回归模型可以用来分析和预测风速、功率、风向等因素之间的关系。

在线性回归模型中，有两个变量：自变量和因变量。

在风电功率预测中，自变量可以是风速、风向等气象数据，因变量是风机的发电量。

线性回归模型的公式如下：y = a + bx其中，y表示因变量（风电发电量），x表示自变量（如风速），a和b是常数（回归系数），可以通过多元线性回归模型拟合出来。

三、线性回归模型在风电功率预测中的应用在风电功率预测中，线性回归模型可以根据历史数据拟合得到回归方程，进行相应的预测。

线性回归模型的优点在于，可以选择多个自变量同时进行预测，更加准确地预测风机发电量。

但是，线性回归模型也存在一些问题。

例如，它假设自变量和因变量之间的关系是线性的，但实际上，这种关系可能是非线性的，从而导致误差的出现。

此外，在实际应用中，过于依赖线性回归模型，可能会忽视其他因素的影响，导致预测结果的不准确。

四、总结在风电功率预测中，线性回归模型是一种非常重要的预测方法。

风电功率预测问题风电功率预测问题风电功率预测问题摘要随着大规模的风电接入电网,风电功率的不确定性和波动性将会对电力系统调度和安全稳定运行带来很大影响。

为了合理地利用风电，提高电力系统经济性，需要对风电功率进行预测。

对于问题一：为实时预测5月31日之后PA、PB、PC、PD、P4、P58的风电功率，我们利用各机组之前已知的风电功率序列，分别采用多元二项式回归模型、反向传播的BP神经网络模型、时间序列中的自回归移动平均模型（ARMA）对风电功率进行预测，并对各预测模型的误差进行了分析。

预测结果与真实值相比表明：多元二项式回归预测的准确率最低，ARMA模型预测的准确率最高。

以PA机组为例，用5月31至6月6日的平均准确率来衡量，二项式回归模型的准确率为67.8%，神经网络模型的准确率为70.3%，ARMA模型的准确率为74.1%。

所以，为对风电功率进行准确的预测，ARMA模型是最好的预测方法。

对于问题二：我们利用了问题一中ARMA模型的风电功率预测结果，计算得出PA、PB、PC、PD单机组以及P4和P58多机组5月31至6月6日功率的平均相对预测误差，其分别为：23.72%、22.70%、20.37%、17.76%，P4为17.59%，P58为15.93%。

对比结果表明：风电机组汇聚使得其风电功率相对预测误差与单台风电机组风电功率相对预测相比减小，风电机组的汇聚有利于风电功率的预测。

对于问题三：为进一步提高风电功率实时预测的精确性，考虑到机组的发电功率不仅与风速有关，还与空气密度有关。

由此，把各机组5月31之前的风电功率序列分成两个时间序列，分别为邻近时间段的发电功率和邻近几天中同一时刻的发电功率。

分别利用ARMA模型进行风电功率预测，再把各自的预测结果作为BP神经网络的输入，得到最后的风电功率。

仍以PA机组为例，5月31至6月6日的7日的平均准确率为：78.6%。

结果表明，利用该方法可以进一步提高风电功率预测的精确性，与第一问中采用神经网络模型相比提高了8.3%，与第一问中采用ARMA模型相比提高了4.5%。

《风电集群短期及超短期功率预测精度改进方法综述》篇一一、引言随着可再生能源的日益发展和风电产业技术的持续进步，风电在电力系统中占据的地位越来越重要。

然而，由于风力资源的不确定性和波动性，风电集群的功率预测面临着一系列挑战。

短期及超短期功率预测是提高风电利用率、平衡电力供需的关键技术。

本文将重点探讨风电集群短期及超短期功率预测精度改进方法的综述。

二、风电功率预测的重要性风电功率预测对于电力系统的稳定运行具有重要意义。

准确的预测能够为调度人员提供有效的决策支持，有助于平衡电力供需，减少因风力波动造成的电力损失，同时也有助于提高风电的并网效率和利用率。

三、短期及超短期功率预测概述短期功率预测通常指对未来几小时至一天内的风电功率进行预测，而超短期功率预测则是对未来几分钟至几小时的功率进行预测。

这两种预测方法在时间尺度上有所不同，但都依赖于风力资源的特点和气象条件的变化。

四、当前风电功率预测方法及其局限性目前，风电功率预测主要依赖于物理模型和统计学习方法。

物理模型根据大气物理规律进行模拟和预测，而统计学习方法则依赖于历史数据和数学模型进行预测。

然而，这两种方法都存在一定局限性，如对复杂天气情况的适应能力较弱、模型参数调校复杂等。

五、短期及超短期功率预测精度改进方法1. 多源数据融合技术：通过融合多种数据源（如卫星遥感数据、气象雷达数据等）提高预测精度。

多源数据能够提供更全面的风力信息，有助于提高预测模型的准确性。

2. 深度学习技术：利用深度学习算法（如卷积神经网络、循环神经网络等）对历史数据进行学习和分析，以优化预测模型。

深度学习技术能够更好地捕捉风力资源的非线性变化和复杂模式。

3. 动态模型调整：根据实时气象条件和风力变化动态调整模型参数，以适应不同天气情况下的风力变化。

这种方法能够提高模型的灵活性和适应性。

4. 误差修正算法：利用历史误差数据进行误差修正，以减少模型预测的误差。

误差修正算法可以有效地降低预测过程中的不确定性。