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。

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。

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。