中长期风电功率的多气象变量模型组合预测方法

被引:58
作者
欧阳庭辉
查晓明
秦亮
熊一
黄鹤鸣
机构
[1] 武汉大学电气工程学院
关键词
风电功率预测; 气象变量; 组合模型; 因果检测;
D O I
10.13335/j.1000-3673.pst.2016.03.027
中图分类号
TM614 [风能发电];
学科分类号
080811 [新能源发电与电能存储];
摘要
为了预防和控制危害性风电功率事件,提出多气象变量模型的组合预测方法,以实现中长期高精度风电功率预测。该方法利用数值天气预报提供的气象数据预测长期风电趋势,同时局部采用多变量模型改善预测精度。为了保证多变量模型的有效性,首先采用Granger因果检测法筛选出对风电功率预测有效的气象变量。其次,针对不同气象变量进行数据结构分析,并根据其动力学特性单独建立合适的预测模型,然后采用线性或非线性机制对不同气象变量预测结果进行组合,完成组合预测模型的建立。最后,通过对实例数据仿真,实现了中长期风电功率预测,并结合误差分析验证了组合预测模型的有效性,且预测结果为后续中长期风电功率事件分析提供了基础。
引用
收藏
页码:847 / 852
页数:6
相关论文
共 8 条
[1]
A tutorial on support vector regression [J].
Smola, AJ ;
Schölkopf, B .
STATISTICS AND COMPUTING, 2004, 14 (03) :199-222
[2]
基于人工神经网络的风电功率短期预测系统 [J].
范高锋 ;
王伟胜 ;
刘纯 .
电网技术, 2008, (22) :72-76
[3]
基于时间序列分析和卡尔曼滤波算法的风电场风速预测优化模型 [J].
潘迪夫 ;
刘辉 ;
李燕飞 .
电网技术, 2008, (07) :82-86
[4]
基于混合互信息的特征选择方法及其在静态电压稳定评估中的应用 [J].
王皓 ;
孙宏斌 ;
张伯明 ;
郭庆来 .
中国电机工程学报, 2006, (07) :77-81
[5]
风电场风速和发电功率预测研究 [J].
杨秀媛 ;
肖洋 ;
陈树勇 .
中国电机工程学报, 2005, (11) :1-5
[6]
电力系统负荷的混沌特性及预测 [J].
李天云 ;
刘自发 .
中国电机工程学报, 2000, (11)
[7]
中国风电发展报告.[M].李俊峰; 编著.中国环境科学出版社.2012,
[8]
气象学与气候学.[M].周淑贞主编;.高等教育出版社.1997,