风电场超短期风功率预测问题研究

风能及光伏发电功率短期预测方法研究摘要：文章主要是分析了风力发电短期功率预测方法，在此基础上讲解了光伏发电短期功率预测方法，最后探讨了风光发电短期功率预测研究方向发展，望可以为有关人员提供到一定的参考和帮助。

关键字：风力；光伏发电；功率预测；预测方法；不确定性前言风力和太阳能发电过程中有着较强的波动性和间接性，其中的输出功率会随机的发生变化，这会影响到电力系统的安全稳定，为此进行风力以及光伏短期功率预测有着十分重要的现实意义。

1风力发电短期功率预测方法1.1物理预测方法物理预报的方法主要是充分利用到数字天气预报的数据对风速、风力等进行改进，然后计算出风电机组在实际地形和地形条件下的实际输出功率随风电源的供电曲线条件，NWP数据主要包括风力方向。

风速度，温度，气压，以及其他物理信息，包括轮廓、粗糙度、障碍物、地形等，在附加轮毂高度时，在动力源中，应考虑风机本身的控制和传输。

它可以满足通过数值预测来预测输入风速数据的准确性要求。

粗糙度和地形的变化会影响数值预测的风速，降低预测精度，并考虑时变风速数据建立模型空间。

空间接触表面的空间相关性具有高预测精度，但该方法复杂。

1.2统计预测方法统计预测方法的优点是自适应，自动调整风电场的位置和系统误差自动调整。

统计预测方法中主要是包括了随机方法、变体方法、卡尔曼滤波法、，时间序列方法以及灰度预测方法等。

采用误差反向传播神经网络建立风场预报模型，利用卡尔曼滤波技术消除数值预报数据中的误差，即利用风速下的系统误差修正预报模型，提高预报精度改善了。

不过，神经网络需要很长时间训练和调试用于建立风预报误差概率分布函数的模型、经验分布模型和非参数回归方法，进而得到风场预报值的概率区间获得。

需要调整参数统计量来调整适当的窗口宽度来预测应用模型，这比神经网络模型更具实用性。

1.3学习预测方法学习预测方法主要包括人工神经网络，支持向量机和相关矢量机。

它是一个大规模的分布式处理系统，它模拟了人脑的信息处理机制，专注于复杂的非线性问题，包括BP神经网络，径向基函数神经网络等。

ｍｏ ｅ ｓｐｏ ｏ ｅ ｎｔｉ ｐ ｐ ｒｂ ｓ ｄｏ ｈ ｈ ｏｙｏ ｈ ｓ ｐ ｃ ｅ ｏ ｓ ｃｉｎ ｉ ｔ ，ｂ ｕ ｉｇｃ ａ ｓａｔ ｂ ｔ ｆ ｄ ｌｉ ｒｐ ｓｄ ｉ ｈｓ ａ ｅ ａｅ ｎｔｅｔｅｒ ｆ ａ ｅｓ ａ ｅｒｃ ｎ ｔ ｔ ．Ｆｒ ｌ ｙｊｄｎ ｈ ｏ ｔ ｕｅｏ ｐ ｕ ｒ ｏ ｓｙ ｉ ｒ
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风 电 场 发 电功 率 短 期 预 测 组 合 模 型 研 究
牛晨 光 ，游 晓科 ，赵 震 云 ，刘观 起
（ ． 北 电力 大 学 电 气 与 电 子 工程 学 院 ，河 北 保 定 ０ １０ ； ．河 北 省 电 力 公 司 ， 北 石 家 庄 ０ ０ ０ ） １华 ７０３ ２ 河 ５ ００
Ｓ ｕ ｙ ｏ ｈ ｏ ｂ ｎ ｔｏ ｏ ｅ ｆｓ ｏ ｔｔ ｒ ｔ ｄ ｎ ｔ ｅ ｃ ｍ ｉ ａ ｉ ｎ ｍ ｄ ｌｏ ｈ ｒ －ｅ ｍ
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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。

第一页答卷编号：论文题目：风电功率预测问题指导教师：参赛学校：报名序号：第二页答卷编号：风电功率预测问题摘 要风电功率预测有利于电力系统调度部门及时调整调度计划，从而有效地减轻风电对整个电网的影响，提高风电功率。

本文采用了自回归移动平均法、卡尔曼滤波预测算法和指数平滑法，对风电功率进行了实时预测，并对预测结果进行误差分析。

针对问题一，采用自回归移动平均法、卡尔曼滤波预测算法和指数平滑法分别建立了时间序列模型、卡尔曼滤波模型和指数平滑模型。

实时预测了A P 、B P 、C P 、D P 和4P 及58P 的风电功率，得到了实时预测误差以及均方根误差，并分析了三种方法的准确性。

使用自回归移动平均法能比较精确的预测风电功率。

针对问题二，得到了单台风电机组以及多机总功率的相对误差，分析了风电机组的汇聚对于预测结果误差的影响。

多风电机组的汇聚会改变风电功率波动的属性，从而对预测结果产生较大的影响。

针对问题三，分析了影响风电功率实时预测精度的因素，通过BP 网络神经方法构建了具有更高精度的预测方法，对误差进行分析说明了该方法的有效性。

最后，分析论证了阻碍预测精度的主要因素，如风速、风向、气温等。

并说明了预测精度不能无限提高。

关键词：风电功率预测 时间序列 指数平滑法 卡尔曼滤波法一、问题重述1.1问题背景随着我国经济的迅速发展，能源的消耗日益增加，同时常规能源的利用对我们的环境造成了严重的影响。

所以，发展可再生能源迫在眉睫。

风电是目前可再生能源中唯一可大规模开发利用的洁净能源。

能源问题，至关重要，举世瞩目。

它是工业的血液，生活的必需。

风能与其他能源相比，有其明显的优点：蕴量巨大、可以再生、分布广泛、没有污染。

风能和阳光一样，是取之不尽、用之不竭的再生能源；风力发电没有燃料问题，不会产生辐射或二氧化碳公害，也不会产生辐射或空气污染；而且从经济的角度讲，风力仪器比太阳能仪器要便宜九成多。

中国风能储量很大、分布面广，甚至比水能还要丰富。

Ｍｏ ｎ ｇ ｏ ｌ ｉ ａ Ａ ｕ ｔ ｏ ｎ ｏ ｍ ｏ ｕ ｓ Ｒ ｅ ｇ ｉ ｏ ｎ ， Ｈ ｏ ｈ ｈ ｏ ｔ ０ １ ０ ０ ３ １ ， Ｉ ｎ ｎ ｅ ｒ Ｍｏ ｎ ｇ ｏ ｌ ｉ ａ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
ＡＢＳ ＴＲＡＣＴ ：Ｆ ｏ ｒ ｌ ａ ｒ ｇ ｅ —ｓ ｃ ａ ｌ ｅ ｗｉ ｎ ｄ ｆ ａ ｒ ｍ ｗｉ ｎ ｄ ｐ ｏ ｗ ｅ ｒ ｎ ｏ ｎ ｌ ｉ ｎ ｅ ａ ｒ
济运行带来了严重的挑战。提高风 电功率预测精度
是 改 善含 风 电场 电网运 行 的经 济性 、 安 全性 的有效
途径。
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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。

电力系统中的风电功率预测方法研究随着可再生能源的快速发展，风能逐渐成为电力系统中重要的能源之一。

然而，由于风电的不稳定性和波动性，准确预测风电功率对电力系统的稳定性和可靠性至关重要。

因此，研究电力系统中的风电功率预测方法变得尤为重要。

本文将探讨当前常见的风电功率预测方法，并分析其优缺点。

一、基于统计方法的风电功率预测基于统计方法的风电功率预测是利用历史风速和功率数据来建立统计模型，并预测未来一段时间的风电功率。

常见的统计方法包括多元线性回归、岭回归、支持向量机和人工神经网络等。

多元线性回归是一种常用的统计方法，通过将风速、风向、气温等因素作为自变量，风电功率作为因变量，建立线性回归模型进行预测。

然而，该方法对于非线性关系的建模能力较弱，预测精度较低。

岭回归是一种改进的线性回归方法，通过引入正则化项来解决多重共线性问题。

它可以提高模型的稳定性和泛化能力，但对于非线性关系的建模仍然有限。

支持向量机是一种非线性分类和回归分析方法，通过在高维特征空间中构造最优超平面，提高预测精度。

然而，该方法对于大规模数据集的训练和预测时间较长，且参数的选择较为困难。

人工神经网络模型是一种模拟神经系统结构和功能的计算模型，通过输入层、隐层和输出层之间的连接以及节点之间的权重来进行风电功率预测。

神经网络模型具有极强的非线性逼近能力，但需要大量的数据进行训练，并且模型的参数选择和网络结构设计较为复杂。

二、基于物理模型的风电功率预测基于物理模型的风电功率预测是利用气象学和工程学原理建立数学模型，将风速、风向、大气环境等因素纳入考虑，对风电功率进行预测。

常见的物理模型包括魏布尔分布模型、风能利用系数模型和数值天气预报模型等。

魏布尔分布模型是一种概率分布模型，用于描述风速的分布情况。

通过对历史风速数据进行统计分析，估计魏布尔参数，并将其应用于风电功率的预测。

该方法简单易行，但忽略了其他因素对风电功率的影响。

风能利用系数模型是一种基于气象学和工程学原理建立的模型，考虑了风轮的匹配风速、变桨角等参数，通过计算风能系数来预测风电功率。

风电场风电功率短期预测技术摘要:风电功率预测是确保电网平衡风电波动，减少备用容量和经济运行的重要技术保障，减少系统的备用容量，降低电力系统运行成本，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。

本文基于对常见预测方法的研究和对风速数据的分析，并且针对目前存在的预测方法单一、预测精确度不高等问题，拟使用先进的智能化方法、多种方法综合以达到提高预测精度的目的。

关键词：风电功率预测方法matlab建模时间序列模型1.文献综述1.1 国内外风电功率预测现状国外从事风电功率研究工作起步较早，早在1990 年Landberg 就采用类似欧洲风图集的推理方法开发了一套预测系统[1]，其主要思想是把数值天气预报提供的风速、风向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。

这个系统采用了丹麦气象研究院的高精度有限区域模型(high resolution limited area model ，HIRLAM)作为数值天气预报的输入，丹麦里索国家实验室的WAsP 模型把风速、风向转换到轮毂高度的风速、风向；Risø的PARK 模型考虑尾流的影响。

1993—1999 年，这个模型分别用在丹麦东部、爱尔兰电力供应委员会和爱荷华州。

风电功率预测工具(wind power prediction tool，WPPT)由丹麦科技大学开发[2]。

1994 年以来，WPPT一直在丹麦西部电力系统运行，从1999 年开始WPPT 在丹麦东部电力系统运行。

最初这个系统将适应回归最小平方根法与指数遗忘算法相结合，给出了0.536 h 的预测结果。

Prediktor 是Risø开发的风电场功率预测系统，它尽可能使用物理模型。

大范围的空气流动数据是由数值天气预报系统高精度有限区域模型(high resolution limited area model，HIRLAM)提供的。

风电场功率预测系统的性能评估指标与方法研究随着可再生能源的快速发展，风电场成为了近年来最受关注的发电方式之一。

然而，风能的波动性以及不稳定性使得对风电场的功率进行准确预测成为一项具有挑战性的任务。

为了提高风电场的功率预测准确性和可靠性，各种性能评估指标与方法得到了广泛研究与应用。

首先，对于风电场功率预测系统的性能评估指标，准确性是最为基础和关键的指标之一。

准确性是指预测结果与实际观测值之间的偏离程度。

常用的评估指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、相关系数（R）等。

RMSE和MAE可以量化预测误差的大小，而R可以度量预测结果与实际观测值之间的关联性。

这些指标能够客观地评估系统的预测能力，效果越好，则代表系统预测的准确性越高。

其次，对于风电场功率预测系统的性能评估方法，主要包括数据分析方法和模型评估方法。

数据分析方法主要是通过对历史观测数据的统计分析来进行预测。

常见的数据分析方法包括时间序列分析、数据挖掘和机器学习等。

时间序列分析可以通过拟合历史数据的周期性和趋势性，来预测未来的功率情况。

数据挖掘和机器学习方法则通过挖掘历史数据中的隐藏规律和特征，来建立预测模型并进行预测。

模型评估方法是评估各种预测模型的性能，常用的方法包括交叉验证、误差分析和均方根误差分解等。

交叉验证可以评估模型的泛化能力，通过将数据集划分为训练集和测试集，并多次进行实验，最终得到模型的平均误差。

误差分析可以识别模型预测中的系统误差和随机误差，并找出改进模型的方法。

均方根误差分解可以将预测误差分解为多个部分，以便更细致地评估模型的性能。

此外，为了进一步提高风电场功率预测系统的性能，还可以考虑使用集成方法和优化算法。

集成方法将多个预测模型进行组合，以提高预测的准确性和稳定性。

常见的集成方法包括加权平均法、堆叠法和投票法等。

优化算法则可以对预测模型的参数进行优化，以提高模型的拟合能力和预测精度。

常见的优化算法包括遗传算法、粒子群优化算法和模拟退火算法等。

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。

风电场风电功率预测系统建设调研报告内蒙古蒙电华能热电股份有限公司2011/5/27风电场风电功率预测系统建设的调研报告前言风电功率预测主要包括：短期预测和超短期预测。

短期预测能计算出风电场未来0-48小时的发电功率，超短期预测能计算出风场未来0-4小时的发电功率，时间分辨率为15min。

风电功率预测的作用是为电网消纳风电，降低调峰成本，提高风电质量以及提高风电场营运维护效率提供可靠的依据。

风电功率预测系统在风电场需要建设的内容有：（1）测风塔自动气象站的建设：包括测风塔选址、测风塔建设（测风塔使用年限不超过5年）、自动气象站的建设，自动气象站主要设备有风速传感器、风向传感器、温度计、湿度计、压力计及数据采集器（数据采集器作为遥测站最为核心的设备，选型尤为重要，此设备的好坏关系到遥测站数据采集的稳定性、可靠性和准确性好坏）（2）风功率预测系统的建设：包括中心站的硬件、平台软件、短期风功率预测软件、超短期风功率预测软件等。

风功率预测系统的建设费用：数值天气预报每年都需要支付费用，第一年最贵约8--10万元。

设计费用19万元（合同已同东北电力设计院签订）。

风功率预测系统软件及硬件费用约80--90万元，合计大约110—120万元。

建设时间约2—3个月。

典型应用方案图：承建风电功率预测系统的厂家众多，良莠不齐。

东北网调调度计划处建议厂家：中国电科院、南瑞；东北网调调度处咨询准确度高的是：大唐赤峰东山风电场（中国电科院承建），华能高丽板风电场（华能自建）。

系统各组成功能系统由实时测风塔、数值天气预报服务器、应用服务器、风场通讯终端、用户工作站、网络隔离设备、网络打印机以及其他配套设备组成。

上述设备均连接到网络交换机构成局域网络，应用服务器通过反向物理隔离设备与数值天气预报服务器连接。

数值天气预报服务器：获取数值天气预报，存储历史数据；为保证数据可靠存储，必要时配置磁盘阵列。

应用服务器：运行风电功率预测软件，采集风机、测风塔、风电场功率、气象数值天气预报信息等实时运行信息，与风电场侧设备/系统通信，把风电功率预测结果发送至其他系统（如调度/EMS等系统）。

基于时空混合注意力机制的超短时风电功率预测方法在风力发电领域，精准预测风电功率是提高能源利用效率、保障电网稳定运行的关键。

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，一种基于时空混合注意力机制的超短时风电功率预测方法应运而生，为这一难题提供了创新的解决方案。

首先，让我们来理解一下什么是“时空混合注意力机制”。

在传统的风电功率预测中，我们往往只关注时间序列数据的分析，而忽视了空间因素的影响。

然而，风电场的风速和风向受到地形、地貌等多种因素的综合作用，呈现出明显的时空异质性。

因此，时空混合注意力机制就像是一双敏锐的眼睛，能够同时捕捉时间和空间上的信息变化，从而更准确地预测风电功率。

这种预测方法的核心在于一个精心设计的神经网络模型。

这个模型就像是一座精密的时钟，内部有无数的齿轮和弹簧相互配合，共同完成复杂的计算任务。

其中，时间注意力模块负责分析历史数据中的周期性和趋势性变化；而空间注意力模块则通过分析不同位置的风速和风向数据，揭示出它们之间的关联性和差异性。

这两个模块相互配合，共同构建起一个全面、准确的预测模型。

夸张地说，这种预测方法就像是给风电场装上了一副“千里眼”和“顺风耳”。

它能够穿越时空的迷雾，洞察未来的风云变幻。

无论是突如其来的风暴还是缓慢变化的气候趋势，都逃不过它的法眼。

然而，任何技术都不是完美的。

基于时空混合注意力机制的超短时风电功率预测方法虽然在准确性和稳定性上取得了显著的进步，但仍然存在一些挑战和不足。

例如，如何进一步优化模型结构以提高计算效率？如何处理海量数据的存储和传输问题？如何应对复杂多变的气象条件和设备故障？这些问题都需要我们进行深入的思考和探索。

形容词的使用在这里也起到了画龙点睛的作用。

比如，我们可以说这种方法具有“革命性的创新”、“惊人的准确度”和“强大的适应性”。

这些形容词不仅突出了方法的优点和特点，还激发了读者的兴趣和好奇心。

展望未来，基于时空混合注意力机制的超短时风电功率预测方法将继续发挥重要作用。

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%。

将 上 式误 差 定 义 展开 到 隐含 层 ， 有 ： 则
Ｅ１ ＝ ／ ｔｆ ｅ ］ １ ２∑［ （ ｔ ２ ／ ｔｆＥｖ 一０） — ｎ ｊ）＝ ２∑［ （ ｙ － — ］
【］ ３王世谦 ， 苏娟， 杜松怀 ． 基于小波变换 和神 经网络 的短期 风电 功率预测方法ｆ ． Ｊ 农业工程学报，０ ０（ ） １ ２ １ ，２． ｓ ［］黄金 花．基于神经 网络 的风 电场 短期风 电功率 预测研 究 ４
（＝ … ｊ ；ｅ＝∑Ｗ。 （＝ ， ｊｌ２ ）ｎ ｔ ｉ ｊ ，ｊ ｌ ２…．ｊ 。 一０ ，）
以上 两式 中，转移 函数一 般都用单极性 Ｓ ｍ ｉ ｉ ｏ ｇ ｄ函 数：
ｆ ： （ — 一 ）媛， １ 肖洋， 陈树勇． 风电场风速 和发 电功率 预测研究 ｌ１ ． Ｊ
【】 京 ： 南 大 学 ， １． Ｄ． 南 东 ２ ０ ０
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《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。

摘要：由于煤炭资源匮乏和环境污染，人类逐渐开始发掘风电能的利用价值。

然而风速的强不确定性导致其很难预测，鉴于此，基于自回归模型进行风电功率建模与仿真研究。

经过NAR神经网络训练选择合适的自回归阶数，继而选择该阶数及对应隐藏节点重新训练，最后代入数据仿真得到结果进行分析比对。

通过比较预测值与实际值，总结自回归模型的特点，得出基于该模型的海上风电机组功率预测方法在海上风电场具有实际应用价值和意义这一结论。

关键词：海上风电；神经网络；自回归模型；功率预测0 引言风力发电逐渐成为世界各国能源开发的重点。

2021年，中国风电装机创历史新高，新增吊装海上机组2 603台，新增装机容量达到1 448.2万kW，同比增长276.7%。

规模化发展、深海漂浮式大功率海上装备、智能运维正在为海上风电发展注入强劲的动力。

在“双碳”背景下，海上风电发展潜力巨大，机遇和挑战并存。

为测试和比较不同风电机组功率预测方法的精度，国内外学者开展了大量研究。

文献[1]采用模糊综合评价法对陆上风电机组的运行状态进行评估。

首先采用经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）对风速序列进行分解，然后结合支持向量机（Support Vector Machine，SVM）对短期风速进行预测，但SVM 的核函数以及参数的选择对预测结果具有一定影响。

利用距离分析法筛选出与风电出力相关性最高的气象因素作为长短期记忆（Long Short-Term Memory，LSTM）网络的输入特征来进行超短期风电功率预测，但该模型忽略了其余气象因素与风电出力的相关性，难以提高预测精度。

使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）挖掘气象变量的数据特征，结合门控循环单元进行功率预测，提高了气象变量与功率预测的相关性，但该模型仅是单通道卷积层与门控循环单元的简单拼接，未能有效保留输入数据的时间结构，且考虑的气象因素较少，难以直接推广到受多种复杂气象因素影响的海上。