基于风电场功率特性的日前风电预测误差概率分布研究_丁华杰

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风电机组风电功率波动概率分布分析

风电机组风电功率波动概率分布分析【摘要】本文应用概率分布函数的方法对河南三门峡清源风电场五台机组的风电功率波动特性从时间和空间的角度进行分析，对不同的时间尺度下以及单个和总体的数据进行拟合，得出最佳的概率分布函数，从其数值特征上来描述风电功率的波动性。

【关键词】t location-scale分布；时间序列；移动平均法；SPSS风电机组发出的功率主要与风速有关。

由于风的不确定性、间歇性以及风电场内各机组间尾流的影响，使得风力发电机不能像常规发电机组那样根据对电能的需求来确定发电。

大规模风电基地通常需接入电网来实现风电功率的传输与消纳。

风电功率的随机波动被认为是对电网带来不利影响的主要因素。

研究风电功率的波动特性，不论对改善风电预测的精度还是克服风电接入对电网的不利影响都有重要意义。

本文选取了河南三门峡清源风电场五台机组进行了两方面的研究：（1）在30天的范围内，分析机组i的风电功率Pi5s（tk）波动符合的概率分布情况。

分别计算数值特征并进行检验，找出最佳概率分布，并比较5个机组分布的异同。

（2）用以上确定的最佳概率分布，以每日为时间窗宽，对5个风电功率分别计算30个时段的概率分布参数并做出检验；比较不同机组（空间）、不同时段（时间）风电功率波动的概率分布以及与30天总体分布之间的关系。

一、问题分析通过对数据的分析，发现有缺失值，首先需要对数据进行预处理，然后找到，处理后形成频率直方图，再用MATLAB软件拟合出和频率直方图相似的各种概率分布函数。

计算其参数后，建立检验模型。

然后比较出最好的概率分布函数。

从图像和函数参数的角度比较五组数据的异同。

二、数据的预处理运用线性插值法，对数据中的缺失值进行补足，当缺失值为一个时候，取为前后的平均数，当一连缺失两个或两个以上就为缺失值前后两个值所建立的直线函数上的等距取值。

三、模型的建立由于现行的行业并没有对风电输出功率有统一的量化指标，综合已查阅的文献和此题的实际背景，对于5秒取得实际数据，我们以15分钟为滑动时段长度，将每15分钟内的实际数据加总后求平均，然后取实际数据与平均值的差值，记为功率波动值Pi。

基于功率概率密度的风电场群功率长期波动特性预测方法

基于功率概率密度的风电场群功率长期波动特性预测方法时彤【摘要】将现有风电场划分为由单场向场群,装机容量逐渐递增的一组风电场群.通过对风电场实测数据的分析,我们发现风电场群在形成过程中其输出功率及其功率概率密度均随装机容量的增大而增大,本文以此规律建立规划目标年风电场群功率概率密度预测模型,然后通过预测所得目标年风电场群功率概率密度,反演得到规划目标年风电场群持续功率曲线,实现对规划目标年风电场群功率波动特性的掌握.【期刊名称】《黑龙江科技信息》【年(卷),期】2017(000)010【总页数】1页(P103)【关键词】风电场群;装机容量;功率概率密度;功率波动特性【作者】时彤【作者单位】东北电力大学电气工程学院,吉林吉林132012【正文语种】中文设已投入运行n个风电场，其功率汇聚后接入输电网，则这n个风电场构成一个风电场群。

运用各风电场实测功率数据生成功率概率密度，单一风电场的功率概率密度的数学表达式为：式中：i表示第i个风电场，k=1,…,1000表示功率区间，Fi(k)表示第i个风电场第k个功率区间的概率值，ni(k)表示i风电场在第k个功率区间的功率个数，N表示该时段下风电场群功率点总数。

利用式可得到单一风电场的功率概率密度Fi(k,Si)，Si为该风电场的装机容量。

假设风电场群由单个风电场开始，逐个风电场汇聚形成风电场群，即每个阶段新增一个风电场。

风电场群功率为该风电场中所包含的所有风电场的功率值之和，其数学表达式为：式中：tk=1,…,8760表示时刻，Pi(tk)表示风电场i在tk时刻的功率值，Fj(S∑)表示装机容量为S∑的风电场群的功率概率密度，N表示风电场群功率点总数。

累次运用式（2），可得到2个、3个直到n个风电场的以装机容量为参量的功率概率密度，这一组功率概率密度反映了风电场群形成过程中不同阶段，随装机容量增大其功率密度分布的变化规律。

运用神经网络算法建立目标年风电场群功率概率密度预测模型，其表达式为：式中：S1∑，…,Sn∑分别表示1,…,n个风电场的总装机容量，F1∑(Pk,S1∑)，…，Fn∑(Pk,Sn∑)分别表示各风电场群功率概率密度中同一功率单元Pk下的功率，k=1,…,1000。

基于ANN的风电场功率预测方法探究

基于ANN的风电场功率预测方法探究
杨德琪
【期刊名称】《风力发电》
【年(卷),期】2017(000)006
【摘要】风力发电技术的正处在一个飞速发展的阶段，风电在电网中所占的比例
越来越高，风电功率的预测作为风力发电的前置工作，对于风电日渐繁荣的电力系统而言具有越来越重大的意义。

本次探讨重点针对风速、风向角、温度等气象因素，建立了基于BP神经网络的风电功率预测模型。

分析比较了输入不同气象因素组合产生的误差。

预测结果表明，BP神经网络的机构以及输人样本数据的差异会影响
预测结果；实测功率数据的精度也会直接影响到预测结果的精度；不同的气象因素作为输入的特征值对预测的精度会由影响；同时，除神经网络的机构以外，BP神
经网络的隐藏层节点数对预测结果也会有影响。

【总页数】9页(P24-32)
【作者】杨德琪
【作者单位】龙源（北京）风电工程设计咨询有限公司,北京100034
【正文语种】中文
【中图分类】TM614
【相关文献】
1.基于B/S架构的风电场风电功率预测系统 [J], 陆申鑫;陶凯;吴定会
2.基于关联规则及BP神经网络的风电场输出功率预测 [J], 雷蕾潇;张新燕;孙珂
3.基于DA-CNNGRU混合神经网络的超短期风电场功率预测方法 [J], 王雅兰;田野;杨丽华
4.基于AM-LSTM的风电场内多点位风电功率预测 [J], 张怡;杨宇晴
5.基于GAVMD-SGRU模型的风电场短期功率预测 [J], 高金兰;李豪;邓蒙
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概率密度法在风电功率波动特性分析的应用

概率密度法在风电功率波动特性分析的应用概率密度法是基于统计学原理的一种方法，它通过对风速和风电功率数据进行分析，得到不同功率级别下的概率密度函数。

概率密度函数反映了该功率级别下的出现概率，可以用来衡量该功率级别的频率及其在总功率中的贡献程度。

通过对不同功率级别的概率密度函数进行综合分析，可以揭示功率波动的特性和规律。

概率密度法的应用过程一般包括以下几个步骤：首先，收集和整理风速和风电功率数据，并对数据进行预处理，如去除异常值和空缺值。

然后，计算不同功率级别下的概率密度函数，可以使用直方图、核密度估计等方法进行计算。

接下来，对各个功率级别的概率密度函数进行分析，可以计算平均值、方差、偏度、峰度等统计指标，以及绘制累积分布函数和风速功率曲线等。

最后，根据分析结果，可以评估风电场的功率波动特性，并采取相应的措施来降低波动风险。

概率密度法在风电功率波动特性分析中具有以下优点：首先，它可以直观地反映不同功率级别的频率和功率分布情况，有助于深入理解和研究功率波动机理。

其次，它可以揭示不同功率级别的权重和贡献程度，对评估风电场的发电能力和可靠性具有重要意义。

再次，它可以为电网调度和风电场规划提供科学依据，有利于提高风电场的经济效益和可持续发展。

下面以风电场为例，说明概率密度法在风电功率波动特性分析中的应用。

该风电场的风速和风电功率数据包括多年的观测数据，我们可以利用概率密度法计算不同功率级别下的概率密度函数。

通过对概率密度函数的分析，我们可以得到不同功率级别的频率分布、平均值、方差等统计指标，从而了解风电场的功率波动情况。

基于这些分析结果，我们可以评估该风电场的发电能力和可靠性，并采取相应的措施来降低功率波动风险，提高发电效益。

综上所述，概率密度法是一种可行的风电功率波动特性分析方法，它可以通过对风速和风电功率数据的统计分析，揭示和评估风电场的功率波动特性。

在风电场规划、电网调度和风电投资等方面具有重要的应用价值。

功率预测准确率对风速预报质量的敏感性分析

摘要：风具有波动与间歇性的特点，随着电网中风电装机容量比例的提高，电网运行面临的挑战变得越来越大，准确可靠的风功率预测可削弱风电不稳定性的影响。

本文基于MLP（Multi-layer Perception）神经网络模型针对山东某山地风电场进行功率预测，采用不同风速预报策略以研究功率预测准确率对风速预报质量（均方根误差、相关性系数）的敏感性。

结果显示：风速预报质量的提高下功率预测准确率有提升的趋势，但功率预测准确率的提升比例与风速预报质量的提升比例仅呈弱线性关系。

关键词：风速预报；功率预测；MLP神经网络模型；敏感性分析引言风具有波动性、间歇性等特点，从风中获取能量产生的功率必然也继承了这一特点。

当风力发电在电网中所占的比例较小时，上述特点不会对需保持负荷端和发电端平衡的电网带来明显影响。

但随着风电在电网中的比例不断增加，风的不确定性增加了电网要保持安全可靠运行的难度，一旦电力系统发生故障，将会对正常的经济运行和人民生活造成影响。

通过准确的风功率预测系统，电网可合理调整发电计划，削弱不稳定发电量对电网的影响。

同时，随着各省市陆续开展电力市场交易，风电电量预测也成为交易的基础信息。

风电场功率预测所采用的建模方法不同，所需的数据源不同，总体上包括气象预报数据、风功率预测塔数据、机组发电量及风电场基本信息等。

预测的误差主要有气象预报误差和预测模型误差。

气象预报数据的时空分辨率较低，通常为1h、9km/3km/1km，仅反映特定区域、特定高度天气数据的平均值，忽略了小尺度下局地不同地表粗糙度、地形等地表环境因素对天气的影响，不能准确代表机组位置处的气象数据。

功率预测模型根据气象预报和历史实测数据进行功率预测，得到最终的功率预测结果。

根据传统风机的能量转换模型，功率与风速的三次方成正比关系，风速的预测偏差将显著影响功率预报的准确率。

本文将采用不同风速预报策略，基于多层感知器MLP（Multi-layer Perception）神经网络模型探讨风速预报质量对功率预报准确率的影响。

基于风电场功率特性的风功率预测误差概率分布浅析

基于风电场功率特性的风功率预测误差概率分布浅析发表时间：2020-08-13T06:19:12.712Z 来源：《中国电业》（发电）》2020年第8期作者：李平[导读] 对于常规的风电功率预测大都给出的是确定性的点预测结果，存在不可避免的误差，且预测值出现的概率也无法评估，不能客观反映出风功率的波动性。

身份证号：65010419730918xxxx摘要：对于风电而言由于风本身的不稳定性，风电场的实时出力具有较大随机性、间歇性以及不可控性，这也导致在实际生产中电网公司对风电场出力的准确预测和有效调度存在一定的困难，随着风电在电网中的比重不断增加，这一矛盾更加突显。

为应对大规模风电的接入给电网电压、频率、电能质量、稳定性和调度运行等方面带来的影响，电网公司在系统规划、运行方式以及调度控制等方面提出了新的要求，明确风电场应当参与电网有功及频率的控制，对无功及电压调节技术也有了明确的技术要求。

此外，从优化电网调度，提高风电场在电力市场竞争中的能力方面考虑，也都要求风电场将风功率预测信息纳入电力系统发电调度决策，作为解决风电波动的主要技术手段之一。

提升风功率预测系统的准确性不仅有利于电网经济运行，还可有效降低风电并网过程的冲击，促进电网安全稳定运行，从而可进一步提高风电容量在电网中所占比例。

对于常规的风电功率预测大都给出的是确定性的点预测结果，存在不可避免的误差，且预测值出现的概率也无法评估，不能客观反映出风功率的波动性。

关键词：风电场功率特性；风电预测误差概率分布不同的风电预测模型不可避免存在预测误差，确定预测误差的不确定度以及误差的概率分布也是当前的一个研究热点。

一、风功率预测的主要实现方法根据国家电网颁布的《风电功率预测系统功能规范》，依据预测时间尺度的划分，风电场功率预测主要包括短期和超短期预测。

其中超短期风功率预测时间尺度为0-4h，多用于电网实时调度。

短期风电功率预测时间尺度为0-72h，多用于电网负荷调整。

基于风速-功率曲线模型风功率预报系统精度分析与改进

基于风速-功率曲线模型风功率预报系统精度分析与改进张磊【摘要】基于风电场运行数据,完成对风功率预报系统精度分析.通过量化对数值天气预报偏差、风电场整场功率输出模型偏差,提出了基于风速-功率曲线模型的风电场风功率预报系统精度的改进方法.采用文中提出的风功率精度分析与改进方法,对于现场准确评价风功率预报系统精度以及系统优化升级提供可靠的依据.为风电场的生产管理、提高发电量具有积极意义.【期刊名称】《应用能源技术》【年(卷),期】2018(000)011【总页数】5页(P26-29,42)【关键词】风功率预报;精度分析;改进方法【作者】张磊【作者单位】大唐可再生能源试验研究院有限公司,北京100052【正文语种】中文【中图分类】TP390 引言可再生能源特别是风能的开发利用已得到世界各国的高度重视[1]。

由于风电具有很强的随机性，所以风电穿透功率超过一定值之后，会严重影响电能质量和电力系统的运行[2]。

随着风电单机容量和并网型风电场规模的不断扩大，风电占电力系统发电总量的比例也逐年增加。

由于风电场输出功率具有加大的波动性和间歇性，对于电网系统的调度运行、风电消纳等问题带来较大挑战。

通过对风电场发电功率进行及时准确的预测，可以显著增强电力系统的安全性、稳定性、经济性和可控性[3-4]。

在可再生能源接入规模、在线监测和计算机技术快速发展的形势下, 建设快速，可靠，且具有较高精度的风功率预报系统，在风电场建设规划、调度计划安排等方面意义重大[5]。

风电功率预测技术是指对未来一段时间内风电场所能输出的功率大小进行预测，按风电场出力预测时间尺度划分，包括:长期预测、中期预测、短期预测以及超短期预测。

目前风电场风功率预报系统预测偏差较大，造成功率预报偏差的主要原因有以下几个方面：(1)数值天气预报引起的偏差；(2)风电场功率输出模型；(3)发电设备稳定性；(4)其他因素，如数据的丢失与损坏、场地粗糙度出现较大变化等方面；其中(1)和(2)是造成预报精度的主要因素。

风电场功率预测系统的误差分析与改进策略

风电场功率预测系统的误差分析与改进策略简介：随着全球对可再生能源需求的不断增长，风电场的建设规模和数量也在迅猛增长。

然而，在风电场的运营过程中，准确预测风电机组的功率输出仍然是一个具有挑战性的任务。

功率预测的准确性直接影响风电厂的运行效率和能源利用率，因此对风电场功率预测系统进行误差分析和改进成为一项重要工作。

一、风电场功率预测误差分析1. 数据质量和采集：误差分析的第一步是对采集的数据进行质量评估。

风电场功率预测系统通常依赖于风速、风向、温度等气象数据，高质量的气象数据对于提高预测精度至关重要。

因此，对于数据采集设备的正确配置和维护是非常重要的。

2. 预测模型选择：常用的风电场功率预测模型包括统计模型、物理模型和混合模型。

统计模型通常基于历史数据进行预测，而物理模型则基于物理原理建立模型。

误差分析的过程中需要对于不同模型的适用性进行评估，确定最合适的预测模型。

3. 模型参数调整：在选择了适当的预测模型后，模型参数的选择对于预测准确性起着重要作用。

通过对历史数据的分析和模型训练，可以对模型参数进行调整。

4. 跨时段误差分析：一般来说，功率预测系统的误差在短期（几小时内）内较小，但随着时间的增长，误差会积累并逐渐增大。

因此，进行跨时段的误差分析，找出误差叠加的原因，并针对性地进行改进是必要的。

二、改进策略1. 数据处理和质量控制：通过数据处理和质量控制，提高风速、风向、温度等气象数据的准确性。

对于漂移现象，可以使用滤波、插值等方法进行数据的修正和补充。

2. 模型融合：建立一个强大的预测模型需要综合多种模型的优点。

通过模型融合的方法，将不同模型的预测结果进行综合，提高预测的准确性。

3. 参数优化：根据历史数据和预测结果，对模型参数进行优化，使得模型能够更好地适应不同的工况和环境条件。

可以通过遗传算法、粒子群算法等优化方法来搜索最优参数。

4. 引入机器学习算法：近年来，机器学习算法在功率预测领域取得了显著的进展。

风电场功率短期预测方法优化的研究

风电场功率短期预测方法优化的研究风电场功率短期预测方法优化的研究摘要：风电场是可再生能源领域的重要组成部分，其功率短期预测对于电力系统的安全运行和经济调度至关重要。

本文针对风电场功率的不确定性和随机性问题，研究了风电场功率短期预测方法的优化。

通过分析和比较传统的功率预测方法，提出了改进的模型，并利用神经网络方法进行预测结果的优化。

实验结果表明，所提出的方法能够有效提高风电场功率短期预测的准确性和可信度。

1. 引言风电场是利用风能转化为电能的装置。

由于风速和风向的随机性和不确定性，风电场的功率输出具有波动性，给电力系统的安全运行和经济调度带来了很大的挑战。

因此，准确预测风电场的功率输出成为风电场管理和运行的关键技术之一。

2. 传统的风电场功率预测方法传统的风电场功率预测方法可以分为物理模型法和统计模型法两类。

2.1 物理模型法物理模型法是基于风机工作原理和气象学知识建立的数学模型。

这类方法需要大量的气象和风机参数，预测结果受模型的准确性和参数的可靠性影响较大。

此外，物理模型法对风机特性和环境因素的变化较为敏感，难以应对复杂多变的实际情况。

2.2 统计模型法统计模型法是基于历史数据进行建模和预测的方法。

常用的统计模型包括回归分析、时间序列分析、人工神经网络等。

这类方法通常无需考虑复杂的物理因素，只需对历史数据进行分析和建模，预测结果受历史数据的质量和特征选取的影响较大。

3. 方法改进与优化为了克服传统方法的局限性，本文提出了一种改进的风电场功率短期预测方法，并利用神经网络模型对预测结果进行优化。

3.1 改进方法通过对风电场的性质和特点进行全面分析，本文提出了一种改进的预测模型。

首先，通过建立适当的数据采集系统，获取风速、风向、温度等气象数据和风电场输出功率数据。

然后，利用数据预处理技术对数据进行清洗和归一化处理，提高数据的质量和一致性。

接下来，选取合适的特征提取方法，提取与风电场功率相关的特征。

基于风电场历史数据的短期风速及风功率预测研究

基于风电场历史数据的短期风速及风功率预测研究基于风电场历史数据的短期风速及风功率预测研究摘要：随着全球对可再生能源需求的增加，风能作为一种重要的可再生能源之一，越来越受到关注。

风速及风功率预测是最关键的问题之一，对风能利用的可靠性和优化调度具有重要意义。

本文以某风电场的历史数据为基础，研究了风速及风功率在不同时间段的预测方法，旨在为风电场的运营和管理提供参考。

1. 引言风能作为一种清洁、可再生的能源形式，不仅可以降低对化石能源的依赖，还有助于减少温室气体的排放。

为了更好地利用风能资源，提高风电场的发电能力，预测和优化风速及风功率成为研究的重要方向。

短期风速和风功率预测，即对未来几个小时或几天内风速和风功率进行预测，是风电场运营和调度的关键问题。

2. 数据采集与处理本研究选取某风电场的历史数据进行分析。

风速和风功率数据按小时间隔采集，并包括充足的历史数据。

首先，对采集的原始数据进行预处理，包括数据清洗和异常值处理。

然后，将数据划分为训练集和测试集，以便进行模型训练和性能评估。

3. 特征提取与选择在预测模型中，选取适合的特征对准确预测风速和风功率至关重要。

本研究通过对历史数据的分析，提取了一些常用的特征，如平均风速、最大风速、风向变化、天气状况等。

然后，借助统计方法和机器学习算法，对特征进行选择和权重分配。

4. 风速预测模型根据历史数据，本研究构建了一种风速预测模型。

首先，采用时间序列方法，如自回归移动平均模型(ARMA)或自回归条件异方差模型(ARCH)等，对风速数据进行建模和拟合。

然后，通过模型参数的估计和判断，预测未来短期风速。

5. 风功率预测模型基于风速预测结果，本研究进一步构建了一个风功率预测模型。

以风速为输入变量，通过回归分析等方法，建立风功率与风速之间的数学关系。

在预测阶段，根据风速的估计结果，得出相应的风功率预测值。

6. 结果分析与讨论经过模型训练和测试，本研究得到了短期风速和风功率的预测结果。

基于蓄能系统的风电功率预测误差补偿控制

收稿日期：2015-10-23基金项目：新疆农业大学前期资助课题（XJAU201408）作者简介：张燕（1983-），女，新疆人，硕士，讲师，研究方向：控制理论与控制工程、电力系统；李春兰（1967-），女，新疆人，博士，副教授，研究方向：电力系统继电保护；石砦（1979-），女，新疆人，硕士，讲师，研究方向：电力系统；管晓虎（1982-），男，新疆人，硕士，讲师，研究方向：风力发电；时谦（1982-），男，新疆人，硕士，讲师，研究方向：新能源发电及其并网技术的研究。

风能作为可再生能源，一直被世界各国所重视。

利用风力发电是有效降低污染排放的重要举措。

中国风能资源丰富，陆上和近海区域50m 高度可开发利用的风能储量约为2580GW ，风电发展在中国国具有良好的资源条件。

我国对风力发电技术的研究方兴未艾，“十一五”规划以来，风电发展迅速，风力发电场、站建设如雨后春笋，为国家的经济建设和环境污染治理做出了巨大的贡献。

然而，风力发电有其自身不稳定性的特点，受其地域、季节、气候等因素影响也是客观存在的。

直接导致了其大规模运用受到一定的限制。

一个重要的表现就是风电并网的实施以及功率变化对电网的影响。

一种基于蓄能系统的风电功率预测误差补偿控制策略的提出，能够有效的克服这种不利的影响，为风电入网运行提供了很好的措施和借鉴。

１系统模型风电功率预测误差补偿系统如图1所示。

风电场输出的实际风电功率与预报系统提供的预测值之差即为风电功率预测误差。

风电功率预测误差补偿控制系统根据该误差值来控制蓄能系统的充放电工作状态，通过蓄能系统对风电场并网出力的补偿校正，使风蓄系统尽量按照预测功率值向电网输送电能，从而间接提高了预测的准确度。

风电功率预测误差补偿控制的目标是使风蓄系统并网功率等于预测值，为此，当实际风电功率小于预测值时，由蓄能系统放电来补足缺额功率；当实际风电功率大于预测值时，多余的风电电能则蓄存于蓄能系统中。

设风电功率采样和预测的时间间隔为Δt ，为简便起见，假设风电场在Δt 时段内的输出功率保持不变。

基于高斯混合模型的风电场群功率波动概率密度分布函数研究

型对样本的解释能力越强，模型对数据拟合的也
越好。
校正决定系数 (adjusted coefficient of
determination)可用于评价回归模型的优劣，但随着
自变量个数的增加，R 将不断增大，因此比较分布
参数个数不同的分布函数模型拟合效果时，必须考
虑分布参数个数的影响，以达到比较的公平性。定
KEY WORDS: wind power fluctuation; probability density function; fitting effect; single distribution function model; Gaussian mixture model
摘要：如何描述风电功率波动的概率密度分布特性一直是风电联网运行分析领域的难点。在利用概率密度函数法分析风电功率波动特性的基础上，首先验证了采用多种单一分布函数模型拟合风电波动概率密度分布特性的效果较差，并根据列维定理揭示了风电场群出力波动概率密度分布特性呈现多种分布的规律；在此基础上提出采用高斯混合模型替代单一分布函数模型来拟合风电波动概率密度分布特性的方法。仿真结果表明，高斯混合模型具有良好的拟合效果，适用于
崔杨 1，杨海威 1，李鸿博 2
（1．东北电力大学电气工程学院，吉林省吉林市 132012； 2．国网吉林省电力有限公司培训中心，吉林省长春市 130022）
Probability Density Distribution Function of Wind Power Fluctuation of
A Wind Farm Group Based on the Gaussian Mixture Model
CUI Yang1, YANG Haiwei1, LI Hongbo2

考虑误差概率分布及波动特性的短期风电功率预测修正方法

标题：考虑误差概率分布及波动特性的短期风电功率预测修正方法在风力发电的舞台上，每一阵风都是不可预知的演员，它们自由自在地演绎着能量转换的戏剧。

然而，这种自然的不可预测性给风电功率的准确预测蒙上了一层神秘的面纱。

正如一位勇敢的航海家面对汹涌的大海，寻找着穿越未知的新航路，我们作为科技专栏的舵手，必须探索并揭示这隐藏在风力背后的奥秘。

首先，让我们将目光投向误差概率分布——这是一张描绘预测准确性的地图。

在这张地图上，每一个起伏都代表着预测结果与实际功率之间的差距。

就像一位精确的猎人追踪猎物的踪迹，我们必须对这些误差进行追踪和分析，以便更好地调整我们的预测模型。

通过这种方法，我们可以将误差控制在可接受的范围内，就像是在茫茫大海中找到了一盏指引方向的灯塔。

接下来，波动特性——这是风力发电中不可忽视的舞者。

它时而轻盈跳跃，时而狂野不羁，总是以一种不可预测的方式展现自己的魅力。

为了捕捉这位舞者的舞步，我们需要一种灵活而精确的工具。

这个工具就是短期风电功率预测修正方法，它能够根据实时数据和历史趋势进行调整，就像是一支随时准备变换队形的舰队，能够迅速响应风的变化。

然而，即使是最精密的工具也需要不断的磨练和改进。

因此，我们提出了一种创新的修正方法，它不仅考虑了误差概率分布，还深入分析了波动特性。

这种方法就像是一把双刃剑，一边锐利地削减误差，一边巧妙地驾驭波动。

它通过实时监测和快速反馈机制，确保了预测结果的准确性和可靠性。

在这个过程中，我们不断提出问题、进行分析和思考。

我们问自己：如何更精确地描述误差的概率分布？如何更有效地利用历史数据来预测未来的波动？这些问题就像是航海中的星辰和罗盘，引导我们前进的方向。

最终，我们的目标是实现一种既实用又精确的风电功率预测方法。

这种方法将是一道亮丽的风景线，为风电行业的发展增添光彩。

它将是一种革命性的进步，为整个能源行业带来新的活力和希望。

总之，考虑误差概率分布及波动特性的短期风电功率预测修正方法是一项充满挑战但前景光明的任务。

基于数据驱动的风电场功率预测模型改进策略

基于数据驱动的风电场功率预测模型改进策略在风电发电系统中，准确预测风电场的功率输出对于电力系统的稳定运行和经济性至关重要。

因此，基于数据驱动的风电场功率预测模型的改进成为了研究的热点。

本文将介绍一种改进策略，以提高风电场功率预测模型的准确性和可靠性。

首先，我们需要收集和分析历史风速和风电场功率输出数据。

这些数据将成为我们建立预测模型的基础。

通过对这些数据进行统计学分析和特征提取，我们可以得到风速和功率之间的关系模式。

在建立风电场功率预测模型时，传统的数据驱动方法通常使用回归模型，例如线性回归、支持向量机和神经网络等。

然而，这些方法在面对非线性的、时变的风速和功率关系时可能无法取得准确的预测结果。

为了改进风电场功率预测模型，我们可以考虑以下策略：策略一：特征工程通过进一步的特征工程，我们可以从原始数据中提取更多有用的特征。

例如，我们可以根据风速数据计算出风速梯度、平均风速、最大风速等统计特征，并将其作为输入变量引入到预测模型中。

同时，我们还可以添加季节性、时间序列特征，以捕捉风速和功率之间的周期性变化。

这样可以使模型更加充分地利用数据的信息，提高预测准确性。

策略二：模型集成采用模型集成的方法可以进一步提高风电场功率预测的准确性。

模型集成可以通过将多个不同的预测模型组合起来，利用各自的优点来弥补缺点。

常见的模型集成方法包括平均法、投票法和堆叠法等。

通过将多个预测模型的预测结果进行综合，可以减小模型的误差和偏差，提高整体预测效果。

策略三：时序分析风速和风电场功率具有明显的时序性特征，通过时序分析可以更好地捕捉到这种特征。

时间序列模型，如ARIMA模型和长短期记忆网络(LSTM)模型等，可以在考虑时间依赖性的前提下进行风电场功率预测。

这些模型能够显著提高预测的精度，并对未来的功率变化趋势进行较为准确的预测。

策略四：外部数据引入将外部数据引入到风电场功率预测模型中，可以进一步提高预测的准确性。

外部数据可以是气象数据、能源市场数据或其他相关数据。

风电功率分布及预测问题

风电功率波动特性的分析——从一个风电场入手摘要本文着力研究了风电功率波动的概率分布问题及预测问题。

根据相关要求，找到了与风电功率的波动概率分布拟合最好的Logistic 函数，发现其分布与时间、空间有关，并采用Elman 神经网络预测模型对未来一段时间的风电功率进行预测，得到较好结果。

针对数据处理，我们通过小波去噪方法将原始数据进行处理，得到更为光滑的序列，令原始数据与之作差得到体现风电功率波动的数据。

针对问题一，绘制风电功率波动的概率分布直方图，利用Matlab 的概率密度拟合工具箱进行拟合，发现：t location-scale 、Logistic 、Extreme value 、Normal 四种分布函数适于风电功率波动的概率分布密度函数拟合；根据拟合指标I 及数值特性的比较，得出Logistic 的拟合效果是最好的；再以每日为时间窗，按照上述方法处理，发现风电效率的波动分布随时间、空间的不同而变化。

针对问题二，提取出间隔为1分钟的数据序列(t )m i k P ，用Logistic 函数进行波动概率分布的拟合，通过分析波动数值特征和比较度量参数的方法，得出时间间隔越长风电效率波动越大的结论。

针对问题三，分析总功率序列P Σm (t k )、P Σ5m (t k )。

P Σ15m (t k )波动的概率分布数值特征和风电场能量输出，发现风电功率波动特性反映风电场输出能量的波动，所取时间间隔越大能量输出误差越大。

针对问题四，比较不同预测模型，选用Elman 神经预测模型预测短期及中长期风电功率数值，通过比较均方百分比误差和平均百分比误差进行误差分析，发现以P Σ15m (t k )为样本进行预测比以P Σ5m (t k )为样本进行预测更加精确。

针对问题五，在前述问题基础上，绘制3号、5号单台风机和分钟级风电场总功率时序功率图，可知风电场总功率波动小于单台风机。

介于风电功率较强的波动性和特殊性，概率分布数值特征在起到评估，预测，量化的同时也有拟合程度不高，无法反映功率变化趋势的局限性。