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论文题目:风电功率预测问题
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摘要
近些年,全球的能源危机的出现以及风力发电的发展,电力系统中风力发电的比重越来越大。因此,对风电厂的发电功率进行尽可能准确的预测可以将风力发电的应用提升到一个新的高度,对于预报发电量、提高电网运行的的经济性和可靠性具有重要的意义和深远的影响。
本文研究了对于风电功率进行预测的一些方法并且了解各种方法的优劣之后,选择采用时间序列预测法、最小二乘法、 BF人工神经网络法等方法对风电厂的发电功率进行预测,同时分析误差及其成因,找出进一步提高风电功率实时预测精度精度的可行性方法。主要的工作包括了:问题研究背景的了解,国内外的研究现状了解,预测
方法的了解及筛选,程序的编写,预测结果的分析及可行性建议的提。
关键词:风电场;电功率;风电功率预测;误差分析
1、问题重述
风电功率预测问题:风能是一种可再生、清洁的能源,风力发电是最具大规模开发技术经济条件的非水电再生能源。现今风力发电主要利用的是近地风能。近地风具有波动性、间歇性、低能量密度等特点,因而风电功率也是波动的。大规模风电场接入电网运行时,大幅度地风电功率波动会对电网的功率平衡和频率调节带来不利影响。如果可以对风电场的发电功率进行预测,电力调度部门就能够根据风电功率变化预先安排调度计划,保证电网的功率平衡和运行安全。因此,如何对风电场的发电功率进行尽可能准确地预测,是急需解决的问题。根据电力调度部门安排运行方式的不同需求,风电功率预测分为日前预测和实时预测。日前预测是预测明日24小时96个时点(每15分钟一个时点)的风电功率数值。实时预测是滚动地预测每个时点未来4小时内的16个时点(每15分钟一个时点)的风电功率数值。某风电场由58台风电机组构成,每台机组的额定输出功率为850
2、假设与符号
假设测量时间段内没有特殊情况发生;
假设每次测量都是在同一地点进行;
假设周围山脉、森林等没有影响;
:
x(p)
输入层的输入矢量
y(p)
输入层为x(p)时输出层的实际输出功率
t(p)
目标输出矢量
3、问题分析
为了更准确地解决以上问题,首先,对实际遇到的一些问题及所讨论的问题进行简要的分析。
风电的随机性、波动性及间歇性等固有特点严重影响了其并网使用,而风电预报则是解决这一问题的有效途径。电网调度部门对风电功率预测的基本要求有2个:一是短期预测,即当天预测次日00:00时起72 h的风电场输出功率,时间分辨率为15 min,用于系统发电计划安排;另一个是超短期预测,即实现提前量为0~4 h的滚动预测,用于电力系统实时调度。
基于问题(1),拟采用时间序列预测法、最小二乘法、神经网络法分别进行实时预测,并通过仿真将预测值与实际值进行比较。
平均绝对误差计算公式:∑|预测值-实际值| ÷样本数 ÷装机容量
均方根误差计算公式:
误差即绝对误差:|预测值-实际值| ÷装机容量
对于问题(2),多个电机组成电机组,而电机组的功率汇聚是所有电机功率的代数和,但是由于多机组的相互影响,会导致实际值小于理论值。
在