基于主成分分析和LightGBM算法的风电场发电功率超短期预测

风力发电场发电功率的超短期预测越精确,越有利于电力系统的稳定运行和优化调度。为提高风电场发电功率超短期预测的准确率,提出了一种基于主成分分析和GBM算法的风电场发电功率超短期预测方法。该方法首先进行PCA主成分分析将与风电功率相关程度低的维度剔除,降低数据的冗余性,然后利用GBM算法建模实现风电场发电功率的超短期预测。实验结果表明基于GBM算法的风电场发电功率超短期预测效果良好,优于传统机器学习方法在风电场超短期的功率预测上的精度。     

风电场发电功率短期预测组合模型研究

随着风电机组装机容量的持续高速增加以及大规模风电场的建设,各个国家(地区)的电网对风电的重视程度也在增加,风电场发电功率的短期预测对于风电场并网以及电网的调度起着至关重要的作用。提出基于相空间重构理论RBF神经网络功率预测模型,通过判断功率时间序列的混沌属性,还原其规律性,以达到提高预测准确度的要求;结合时间序列模型,建立了组合预测模型。通过对结果进行对比分析,显示组合模型可以得到较高的短期发电功率预测准确度,更好地满足实际现场需要。     

基于FA-PCA-LSTM的光伏发电短期功率预测

准确的短期光伏功率预测是调度部门合理制定发电计划、保证电力系统安全性和经济性的关键性技术.针对光伏出力可预测性低的问题,提出了一种结合因子分析(factor analysis,FA)、主成分分析(principal component analysis,PCA)和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)的光伏发电短期功率预测方法.首先采用因子分析对多元数据序列信息进行分析,提取相关性较高的公共因子并优化样本.然后通过主成分分析对优化后的多元数据序列进行筛选,在充分利用序列信息的基础上降低数据规模和复杂程度.最后,利用LSTM网络对多元数据序列与光伏功率序列之间的非线性关系进行动态时间建模并预测.采用中国新疆某光伏电站的实测数据进行验证,算例分析结果表明所提预测方法的有效性.     

基于FCM和SSA–ELM的超短期风功率预测

针对风电输出功率波动大、随机性强等特征引起风功率难以预测的问题,提出了基于模糊C均值聚类(Fuzzy C-Means,FCM)选取相似日和樽海鞘群算法优化极限学习机（SSA-ELM）的风电场超短期风功率预测模型。首先,采用FCM数据聚类方法,筛选出与预测日相关性较大的历史相似日,将其风速、温度、风向、气压等影响风功率的主要因素组成多输入样本集合;其次,通过训练集在训练过程中确定的网络参数,利用樽海鞘群算法在迭代过程中的充分探索和开发,优化极限学习机的输入权值矩阵及隐含层偏差值,建立樽海鞘群算法优化极限学习机的超短期风功率预测模型;最后,根据超短期风电并网的相关规定,针对河南省某风电场的实际数据,分别从基于相似日超短期预测、具有代表性的四季预测和滚动误差三方面进行仿真实验,与传统极限学习机（ELM）和BP神经网络模型进行对比分析,结果表明本文提出的模型收敛速度快,预测精度较高。证明了基于FCM和SSA-ELM的超短期风功率预测模型具有良好的追踪性和泛化性。     

基于CNN–LSTM的风电场发电功率迁移预测方法

随着能源消耗的持续增长和全球气候问题的日趋严峻,以风能为代表的清洁能源装机容量正在稳步提升。为更好地消纳风电,需要准确的风电场发电功率预测为配套设施建设和未来规划制定提供有效依据。针对在缺少风电历史运行数据时预测精度较低的问题,提出一种基于卷积神经网络–长短期记忆神经网络（CNN–LSTM）的规划阶段风电场发电功率预测模型。首先,基于参考电站历史数据提取风速–风电功率实测数据点,采用3次样条插值进行风电功率曲线建模。然后,采用K–means聚类算法,根据风速–风电功率的特性关系划分参考风电场的区域类别。综合考虑风电功率与多维气象因素的特征关系和功率的时序特性,构建CNN–LSTM预测模型,提出基于功率曲线的预测结果修正方法。最后,基于某地风电场实际数据进行算例分析,并与使用标准功率曲线和未进行修正时的预测结果进行对比分析。结果表明：基于风速–风电功率特性的风电场聚类可以实现参考风电场的优化识别;所提模型预测结果优于传统标准功率曲线预测方法,基于功率曲线的修正方法进一步提升了预测效果。基于深度学习算法的规划阶段风电场发电功率迁移预测模型综合考虑了风力发电特性和多维环境因素,其有效性得到了...     

基于原子稀疏分解和支持向量机的风电功率实时预测研究

准确的超短期风电功率实时预测是实现风能大规模调度的有效手段.针对风电场风电功率实时预测精度低的问题,文中提出了一种基于原子稀疏分解(ASD)理论和支持向量机的预测方法.该方法利用原子稀疏分解算法对风电功率时间序列进行分解,然后对得到的原子分量和残差分量分别进行自预测和支持向量机预测,最后将预测值组合叠加,从而得到最终的预测值.以某风电场的实测风电功率数据为例,进行不同时段的实时预测.结果表明,该方法可以显著提高风电功率的预测精度.     

基于核密度估计和CatBoost算法的光伏功率预测方法

针对传统单一模型难以有效分析历史数据的波动性规律，从而导致光伏功率预测精度不高的问题，提出了一种基于核密度估计和CatBoost算法的超短期光伏功率预测方法。首先，采集相关的辐射、温度和湿度等特征量，创建光伏功率概率分布统计模型；其次，基于功率分布特性和CatBoost算法构建光伏电站功率预测模型；最后，将所提出的模型应用到实际算例中验证其有效性。通过与常用的预测算法对比，所提模型的预测误差相较于传统模型SVR、DTR、KNN、LSTM、LightGBM分别下降了27.59%、8.69%、16.21%、23.33%和12.56%。     

基于原子稀疏分解和混沌理论的风电功率超短期多步预测

为提升大规模风电场风电功率超短期预测精度,减少由风电功率大幅度波动对电力系统带来的不利影响,提出一种基于原子稀疏分解(Atomic Sparse Decomposition,ASD)和混沌理论的风电功率超短期多步预测模型.首先,利用ASD良好的序列趋势跟踪特性,将风电功率时间序列分解成多个原子趋势分量和一个残差随机分量;其次分别利用自适应预测法和混沌理论对两分量进行超短期预测;最后,将两分量的预测结果叠加,得到最终的风电功率预测结果.选取我国东北某区域风电功率数据为例,算例结果表明,相较于传统预测模型,本文的预测方法能够有效地提升大规模风电场风电功率超短期预测精度.     

基于经验模态分解的风电功率短期预测方法

采用经验模态分解和滚动神经网络相结合的方法对风电功率时间序列进行短期预测。通过经验模态分解将信号分解成有限个固有模态函数(IMF)之和,利用多个神经网络对各IMF进行预测,同时采用滚动学习的方法修改权值和阈值,最后重构得到完整的预测结果。通过对内蒙古赛罕坝风电场的发电功率进行仿真预测,证实了该模型的有效性,与persistence模型相比较,平均绝对误差从12.55%降低到10.20%。     

山西电网风电功率预测及监控系统建设

山西电网风电功率预测及监控系统实现了符合精度要求的风电有功功率的短期和超短期预测,为优化调度系统（OPS）提供决策依据,为风电发电功率计划和控制提供了决策依据和指令下发手段。对风电输出功率进行预测被认为是提高电网调峰能力、增强电网接纳风电的能力、改善电力系统运行安全性与经济性的最有效、经济的手段之一。首先,对风电场出力进行短期预报,将使电力调度部门能够提前为风电出力变化及时调整调度计划,从而减少系统的备用容量、降低电力系统运行成本。这是减轻风电对电网造成不利影响、提高系统中风电装机比例的一种有效途径。其次,从发电企业（风电场）的角度来考虑,将来风电一旦参与市场竞争,与其他可控的发电方式相比,风电的间歇性将大大削弱风电的竞争力,而且还会由于供电的不可靠性受到经济惩罚。提前对风电场出力进行预报,将在很大程度上提高风力发电的市场竞争力。     

Research on Wind Power Prediction Modeling Based on Adaptive Feature Entropy Fuzzy Clustering

Wind farm power prediction is proposed based on adaptive feature weight entropy fuzzy clustering algorithm.According to the fuzzy clustering method,a large number of historical data of a wind farm in Inner Mongolia are analyzed and classified.Model of adaptive entropy weight for clustering is built.Wind power prediction model based on adaptive entropy fuzzy clustering feature weights is built.Simulation results show that the proposed method could distinguish the abnormal data and forecast more accurately and compute fastly.     

考虑风电不确定性的风电场参与调频市场投标策略

针对风电大规模并网将增加电网调频需求的问题,提出考虑风电不确定性的风电机组同时参与能量市场与调频市场的日前投标方法.分析风电场在2种市场中的收益机制,在调频市场收益中考虑调频性能指标（FRPI）,提出调频性能指标的估值方法. 分析风电场参与2种市场的投标策略. 利用核极限学习机（KELM）和核密度估计（KDE）,建立风电功率概率预测模型KELM-PSO-KDE.基于功率概率密度的预测结果,以风电场收益最大为目标函数建立优化模型,利用蚁狮优化（ALO）算法求解该模型,得到风电场同时参与2种市场的日前最优投标功率. 风电场真实数据的仿真表明,提出的风电场同时参与2种市场的投标策略,可以使风场侧获得更大收益,有助于缓解电网的调频压力,具有优越性和普适性.     

基于组合损失函数的BP神经网络风力发电短期预测方法

为了改善风电大规模并网带来的电力系统功率平衡问题,提高系统的风电消纳能力,构建了基于组合损失函数的风电功率预测神经网络模型. 为了提高原始数据信息的利用率,在模型中将数据进行分类,提出以最小化组合损失函数为目标的BP神经网络风力发电短期预测模型,由均方差损失函数、交叉熵损失函数和排序损失函数按照不同的权重比构成组合损失函数. 基于实际风场数据,对基于组合损失函数的预测模型效果进行训练和仿真验证,结果表明相较于基于单一的均方差损失函数的预测方法,提出的组合损失函数可有效提高预测精度.     

复杂天气和地形下的地表太阳辐射估算模型及其在超短期光伏发电功率预测中的应用

为了研究表面太阳辐射估算模型在超短期光伏功率预测中的应用,并减少多云天气对预测的干扰,利用电荷耦合器件/红外光谱(CCD/IRS)数据对表面太阳辐射估计模型进行了优化,构建了一种有效的超短期光伏功率预测模型,并通过实验证明了它的可靠性。首先介绍了CCD/IRS数据的原理,接着在考虑云量影响的情况下改进了太阳表面辐射估算模型。分别选择了多云和无云2种不同的天气类型来验证估算模型。实验结果表明:与传统算法相比,所提出的地表太阳辐射估算模型在多云天气和复杂地形条件下具有更大的优势,可用于光伏功率预测;基于地表太阳辐射估算模型构建的超短期光伏功率估算模型可用于在无云天气下获得准确有效的预测结果,提出的预测模型在多云天气中的偏差也得到了显着的改进。表面太阳辐射估算模型对于超短期光伏发电量的准确预测和安全运行具有重要的参考价值。     

风力与生物质气化互补发电容量配比研究

研究风力和生物质气化互补发电结构,并对此系统的容量配比进行了研究。以1．4MW的生物质气化发电机组对3MW的风电场进行补偿,以抑制风电输出功率的波动。首先对风电场的来流风速进行预测,然后得到基于风力预测的风电场的输出与分布。根据风电场输出功率,设计了互补中生物质气化发电机组的方案。根据互补系统运行规则,计算了互补系统的整体特性,并设计出了风力发电与生物质气化发电较合适的容量配比方案。     

LSTM-RF的中长期风电功率组合预测方法

风电功率的准确预测是减少风电并网对电网造成冲击的有效手段之一。利用深度学习算法中的长短期记忆网络(LSTM)对中期风电功率出力进行了预测,综合考虑功率数据、气象数据等多维特征,采用LSTM算法和随机森林(RF)算法搭建预测模型,预测风电场1～7日的风电功率出力。基于某风电场2014年1月到2016年12月的实际发电数据,通过实验对比BP神经网络、支持向量机(SVM)和自回归积分滑动平均模型(ARIMA)等算法可知,提出的预测方法在较为突变的天气状况下仍能保持较高的预测精度,能为风电并网和电网调度提供辅助支撑。