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基于风场景识别的动态风电功率概率预测方法

阎 洁 刘永前 张 浩 张慧玲 冯双磊

阎 洁, 刘永前, 张 浩, 等. 基于风场景识别的动态风电功率概率预测方法[J]. 现代电力, 2016, 33(2): 51-58.
引用本文: 阎 洁, 刘永前, 张 浩, 等. 基于风场景识别的动态风电功率概率预测方法[J]. 现代电力, 2016, 33(2): 51-58.
YAN Jie, LIU Yongqian, ZHANG Hao, etc. Dynamic Wind Power Probabilistic Forecasting Based on Wind Scenario Recognition[J]. Modern Electric Power, 2016, 33(2): 51-58.
Citation: YAN Jie, LIU Yongqian, ZHANG Hao, etc. Dynamic Wind Power Probabilistic Forecasting Based on Wind Scenario Recognition[J]. Modern Electric Power, 2016, 33(2): 51-58.

基于风场景识别的动态风电功率概率预测方法

基金项目: 国家自然科学基金(51206051);国家电网公司科技项目
详细信息
    作者简介:

    阎 洁(1987-),女,博士研究生,风电场功率预测及不确定性分析、含有风电的电力系统优化运行等, E mail:yanjie_freda@163.com;刘永前(1965-),男,教授,博士生导师,研究方向为风电场设计与运营技术等,E mail:yqliu@ncepu.edu.cn。

  • 中图分类号: TM614

Dynamic Wind Power Probabilistic Forecasting Based on Wind Scenario Recognition

  • 摘要: 传统风电功率预测是确定的、静态的、非条件性的,无法代表不同外部状态的发电过程,缺失预测误差的概率性信息。针对上述问题,提出了一种动态的基于风场景识别的风电功率概率预测方法。首先建立基于K means的风场景识别模型,根据风速和风向识别自然风特征,据此划分风电场风况类别。然后针对各风况类别建立基于相关向量机的概率预测模型。在实际预测中,根据实时风况动态调整概率预测模型参数。以中国西北某风电场为例进行验证,结果表明,该方法提高了单点预测精度、概率预测可靠性和技术分数、运行效率,为预测细化建模提供新的解决思路。
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出版历程
  • 收稿日期:  2015-04-01
  • 刊出日期:  2016-04-14

基于风场景识别的动态风电功率概率预测方法

    基金项目:  国家自然科学基金(51206051);国家电网公司科技项目
    作者简介:

    阎 洁(1987-),女,博士研究生,风电场功率预测及不确定性分析、含有风电的电力系统优化运行等, E mail:yanjie_freda@163.com;刘永前(1965-),男,教授,博士生导师,研究方向为风电场设计与运营技术等,E mail:yqliu@ncepu.edu.cn。

  • 中图分类号: TM614

摘要: 传统风电功率预测是确定的、静态的、非条件性的,无法代表不同外部状态的发电过程,缺失预测误差的概率性信息。针对上述问题,提出了一种动态的基于风场景识别的风电功率概率预测方法。首先建立基于K means的风场景识别模型,根据风速和风向识别自然风特征,据此划分风电场风况类别。然后针对各风况类别建立基于相关向量机的概率预测模型。在实际预测中,根据实时风况动态调整概率预测模型参数。以中国西北某风电场为例进行验证,结果表明,该方法提高了单点预测精度、概率预测可靠性和技术分数、运行效率,为预测细化建模提供新的解决思路。

English Abstract

阎 洁, 刘永前, 张 浩, 等. 基于风场景识别的动态风电功率概率预测方法[J]. 现代电力, 2016, 33(2): 51-58.
引用本文: 阎 洁, 刘永前, 张 浩, 等. 基于风场景识别的动态风电功率概率预测方法[J]. 现代电力, 2016, 33(2): 51-58.
YAN Jie, LIU Yongqian, ZHANG Hao, etc. Dynamic Wind Power Probabilistic Forecasting Based on Wind Scenario Recognition[J]. Modern Electric Power, 2016, 33(2): 51-58.
Citation: YAN Jie, LIU Yongqian, ZHANG Hao, etc. Dynamic Wind Power Probabilistic Forecasting Based on Wind Scenario Recognition[J]. Modern Electric Power, 2016, 33(2): 51-58.
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