风电功率预测技术综述
风电功率预测技术综述
风电功率预测技术综述摘要：风电是一种可再生能源，具有环境友好和经济可行性的特点。
然而，由于风力发电机的输出功率受到风速的影响，风电系统的功率预测对于实现风电站的有效运行和规划至关重要。
本文将综述当前常用的风电功率预测技术，包括统计模型、人工智能模型和混合模型，并探讨其优缺点及应用前景。
一、引言随着对可再生能源的需求不断增长，风力发电成为了一种重要的能源选择。
然而，由于风速的不稳定性和不可预测性，风力发电的发电功率产生了很大的波动性，这使得风电系统的管理和调度变得复杂。
为了更好地管理风电系统，准确地预测风电的功率变化是至关重要的。
二、风电功率预测的意义风电功率预测可以帮助风电站进行经济调度，合理制定运行策略，降低能源成本。
同时，预测风电功率可以提前调整传输和配电设备，减少能源浪费和环境污染。
在风电规划方面，准确的功率预测也可以帮助选址、布局和容量规划，提高风电站的经济效益和可靠性。
三、风电功率预测技术的分类目前，风电功率预测技术主要可分为统计模型、人工智能模型和混合模型三大类。
1. 统计模型：统计模型是最常用和最古老的功率预测方法之一。
常见的统计模型包括回归分析、时间序列分析和概率分布拟合等。
这些模型可以基于历史风速和功率数据分析风电功率与风速之间的关系，进而预测未来的功率输出。
统计模型的优点是简单易用、计算速度快；缺点是对历史数据要求较高，并且无法考虑其他影响因素。
2. 人工智能模型：人工智能模型包括人工神经网络、遗传算法、模糊逻辑等。
这些模型可以通过学习历史数据自动适应风电功率与风速的非线性关系。
人工智能模型的优点是可以处理复杂的非线性问题，并能够考虑多个影响因素；缺点是对训练数据的依赖性较强，模型的可解释性相对较弱。
3. 混合模型：混合模型是统计模型和人工智能模型的结合体。
该方法通过结合各种模型的优势，提高了预测的准确性和稳定性。
混合模型的优点是可以综合考虑多种影响因素，并对不同模型进行加权融合；缺点是模型的建立和参数调优过程较为繁琐。
《2024年风电集群短期及超短期功率预测精度改进方法综述》范文
《风电集群短期及超短期功率预测精度改进方法综述》篇一一、引言随着全球能源结构的转型，风力发电作为清洁可再生能源的代表，在电力系统中扮演着越来越重要的角色。
然而，风电的间歇性和波动性给电力系统的稳定运行带来了挑战。
为了有效利用和管理风电资源，提高风电集群短期及超短期功率预测的精度成为了研究热点。
本文将针对这一领域，对现有功率预测精度改进方法进行综述。
二、风电功率预测的意义及挑战风电功率预测是指通过预测模型，根据风能资源的特性和环境因素，对未来一段时间内风电场的输出功率进行估计。
这种预测不仅有助于电力系统的调度和运行，还有助于优化电力设备的配置和维护，降低能源浪费。
然而，由于风能的随机性和不确定性，以及风电设备的复杂性，风电功率预测仍面临诸多挑战。
三、短期及超短期风电功率预测方法（一）短期风电功率预测短期风电功率预测通常以小时为单位，主要依赖于历史数据和气象信息。
常用的方法包括物理模型、统计模型和混合模型等。
物理模型基于风力发电的物理原理进行预测，统计模型则通过分析历史数据和气象因素的关系进行预测，而混合模型则结合了两种或多种方法的优点。
（二）超短期风电功率预测超短期风电功率预测的时间尺度通常在分钟级甚至秒级，对电力系统的实时调度具有重要意义。
该方法主要依赖于实时气象数据和风电设备的运行状态。
常用的方法包括基于机器学习的模型和基于物理特性的模型等。
四、功率预测精度改进方法（一）数据预处理方法为了提高预测精度，首先需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、特征提取等步骤。
这些方法可以有效地提高数据的准确性和可靠性，为后续的预测模型提供高质量的输入数据。
（二）优化算法和模型针对不同的预测方法和模型，通过优化算法参数、改进模型结构等方式，可以提高预测精度。
例如，在统计模型中，可以通过优化参数选择和模型训练来提高预测精度；在机器学习模型中，可以通过引入新的算法和优化现有算法来提高模型的泛化能力和预测能力。
风电功率预测技术综述
风电功率预测技术综述风电功率预测技术综述一、引言随着全球能源需求的增长和对可再生能源的关注度上升，风电作为一种清洁、可持续的能源形式受到了广泛关注。
然而，由于风能的不稳定性和不可控性，风电发电的波动性给电网的稳定运行和电力市场的管理带来了一定的挑战。
因此，准确预测风电功率成为提高风电系统经济性和可靠性的关键技术之一。
本文将综述风电功率预测技术的研究现状和发展趋势。
二、风电功率预测的重要性风电功率预测对电力系统的安全运行和规划具有重要意义。
准确的风电功率预测可以帮助电力系统运营商做出合理调度决策，优化电力资源的配置，降低电网的运行成本。
同时，风电功率预测也对电力市场的管理和规划起到了积极的促进作用，有利于高效利用风能资源，提高市场竞争力。
三、风电功率预测的方法与模型风电功率预测方法主要可以归纳为统计学方法、数学模型方法和人工智能方法。
1. 统计学方法统计学方法是基于历史数据的统计分析，通过时间序列分析、自回归移动平均模型(ARIMA)和指数平滑等方法进行风电功率预测。
这些方法简单易行，但在解释非线性关系和处理时间序列中的噪声方面存在一定的限制。
2. 数学模型方法数学模型方法采用物理学原理和数学方程来描述风电场的发电过程。
基于气象学和风力学模型，如Weibull分布模型、韦伯分布模型和功率曲线模型等，可以实现相对较准确的预测。
3. 人工智能方法人工智能方法包括神经网络、遗传算法、模糊理论等，通过对大量的历史数据进行学习和挖掘，建立预测模型。
这些方法可以处理非线性、非稳态、多变量等问题，具有较高的预测准确度和自适应能力。
四、风电功率预测的挑战与发展趋势尽管已经取得了一定的研究成果，但风电功率预测仍面临一些挑战。
首先，风能的不确定性和波动性导致预测误差较大，限制了预测的准确度。
其次，风电场的复杂多变性增加了预测模型的复杂性和难度。
此外，缺乏高质量的历史数据和标准化的评价指标也限制了预测模型的发展。
为了克服这些挑战，风电功率预测技术将会朝着以下方向进行发展：1. 集成多源数据：利用气象数据、风电场历史数据、机器学习算法等多种数据信息，提高预测精度和稳定性。
基于风力发电的风功率预测综述
基于风力发电的风功率预测综述随着风力发电的快速发展，风电的穿透功率不断增加，随之带来的系统安全性和电能质量问题也日益凸显。
可靠的风功率预测可以有效地提高电力系统的运行稳定性，改善电能质量。
本文综述了当前各种风功率预测的方法包括物理方法、统计方法、学习方法等以及他们各自的适用场合，并展望了未来风功率预测的发展方向。
标签：风功率预测；预测方法；发展方向前言由于风能是清洁、安全的可再生能源，风力发电在全世界已经进入大规模发展阶段。
但由于风电的间歇性和随机性等缺点，随着风电装机容量的逐年增加，风电场穿透功率不断加大，无疑会对电力系统的电能质量造成一定的影响，尤其是大规模风电入网对系统的电能质量，诸如线路的潮流、无功补偿电压和频率带来很多不利影响[1]，并且影响系统旋转备用容量的大小，从而限制了风电的进一步发展。
有效的风功率预测方法可以方便调度进行合理的用电安排，提高系统运行的可靠性，一定程度上可以改善风电并网后的系统运行。
1风电场功率预测分类按照不同的分类标准，风电场功率预测方法分类方式不同。
1.1按预测时间尺度分类风电场功率的预测，按时间分为长期预测、中期预测、短期预测和特短期预测。
（1）长期预测：以“年”为单位，主要应用于风电场设计的可行性研究，可预测风电场建成之后每年的发电量。
这种方法主要是根据气象站提前20年或30年的长期观测资料和风电场测风塔至少一年的测风数据，经过统计分析，再结合风机的功率曲线来预测风电场每年的发电量。
（2）中期预测：以“天”为预测单位。
中期预测主要是提前一周对每天得功率进行预测，主要用于安排检修。
一般是利用数值天气预报系统的数据进行预测。
主要用于安排检修或调试。
（3）短期预测：以“小时”为预测单位。
一般是提前1-48小时对功率进行预测，目的是便于电网合理调度，保证供电质量。
一般是基于数值天气预报模型和历史数据进行预测。
1.2按预测模型对象分类按照预测对象的不同，一般可以分為基于风速的预测和基于功率的预测。
风电功率预测方法综述
4）fast ensemble EMD 分解。
感谢聆听
时间序列分析
时间序列分析是一种分析动态时间序列数据的有效分析方法。 ARMA 模型是一种比较常用的经典时间序列分析方法。 大量的历史数据可以在一定程度上提高 ARMA 模型的预测精度。 ARMA 相比持续法优势并不明显，但是随着预测时间的增加， ARMA 模型的预测精度比持续法就有了较大程度的提高。 对 ARMA 模型进行合理校正可以明显提高风电功率的中短期（72 h 之内）的预测精度。 附：Zhongyue Su 等人用 PSO 算法对 ARIMA 模型参数进行优 化，再与Kalman 滤波算法结合得到组合预测模型，该组合模型在风 速日均值预测中的性能比单纯的 ARIMA 相比有一定程度的提高
风电功率预测综述
确定性 风电预 测方法
确定性风电预测方法旨在给出未来某一时 刻风速或者风功率具体预测值
预测方法
概率性 风电预 测方法
因为确定性预测模型提供的预测结果会有不同程度的预测误差， 从而给电力系统的操作带来一定的影响。为了更为有效的对电 力系统进行操作，预测模型还应当提供预测结果的概率分布特 性。这种预测模型叫做概率性预测模型
组合模 型
持续法 时间序 列分析 法
风电功率预测技术综述与改进建议
风电功率预测技术综述与改进建议张文秀;武新芳;陆豪乾【摘要】With large scale wind power integrated into power system,in order to ensure the safe operation of power grid,it is necessary to predict the wind power generation.This paper introduces the prediction methods of wind power generation generally according to different classification criterion,then analyzes the wind power generation technologies based on historical and numerical weather respectively,and summarizes the main mod-els of wind power generation and its advantages and disadvantages,analyzes the predition evaluation index. Draws the conclusion that choosing the reasonable prediction model and optimizes its performance is the key to the wind power generation .After reviewing the status of the predition technologies at home and abroad,some existing problems in the current is pointed out,finally some advice about wind power generation research and development is proposed.%随着大规模风电接入电力系统，为了保证电网安全、稳定运行，需要对风电功率进行预测。
《2024年风电功率预测关键技术及应用综述》范文
《风电功率预测关键技术及应用综述》篇一一、引言随着全球能源结构的转型和环境保护意识的提升，可再生能源逐渐成为主导能源。
其中，风电作为清洁、可再生的能源，受到了广泛关注。
然而，风电的间歇性和随机性给电网的稳定运行带来了挑战。
因此，风电功率预测技术的研发与应用成为了关键技术之一。
本文将对风电功率预测的关键技术及应用进行综述。
二、风电功率预测技术概述风电功率预测主要是通过分析风电场的历史数据、气象数据以及其他相关因素，对未来一段时间内的风电功率进行预测。
这一过程涉及的技术包括数据采集、数据处理、预测模型以及预测结果的评估等。
三、关键技术分析1. 数据采集与处理技术数据采集是风电功率预测的基础。
通过传感器、气象站等设备，实时收集风电场的风速、风向、温度、气压等气象数据以及设备的运行数据。
数据处理则包括数据的清洗、筛选、归一化等步骤，以便后续的预测模型能够更好地利用这些数据。
2. 预测模型预测模型是风电功率预测的核心。
目前，常用的预测模型包括物理模型、统计模型和机器学习模型等。
物理模型基于风力发电的物理原理进行预测；统计模型则通过分析历史数据，找出风速、风向等与风电功率之间的关系；机器学习模型则通过学习大量数据，自动找出数据之间的复杂关系，从而进行预测。
3. 预测算法优化为了提高预测精度，需要对预测算法进行优化。
一方面，可以通过改进模型结构、引入新的特征等方式，提高模型的表达能力；另一方面，可以通过优化模型的参数，提高模型的泛化能力。
此外，还可以采用多模型融合的方法，将不同模型的优点结合起来，进一步提高预测精度。
四、应用领域及实例1. 电网调度与运行风电功率预测技术可以帮助电网调度中心更好地安排发电计划，实现风力发电与其他类型发电的协调运行，提高电网的稳定性和供电可靠性。
例如，某省电网公司采用风电功率预测技术，成功实现了对风力发电的精准调度，降低了电网的运行风险。
2. 风电机组维护通过风电功率预测技术，可以提前发现风电机组的潜在故障，及时进行维护和修复，避免因故障导致的停机损失。
《2024年风电功率预测关键技术及应用综述》范文
《风电功率预测关键技术及应用综述》篇一一、引言随着全球能源结构的转型和环境保护意识的提升，可再生能源的开发与利用日益受到重视。
其中，风电作为清洁、可再生的能源形式，已经成为全球能源发展的重要方向。
然而，由于风能的随机性、间歇性和不可预测性，风电功率的准确预测成为风电并网运行和调度管理的重要问题。
本文旨在综述风电功率预测的关键技术及其应用，以期为相关研究提供参考。
二、风电功率预测关键技术（一）数据驱动型预测技术数据驱动型预测技术主要依靠历史数据和统计方法进行预测。
其中，时间序列分析、机器学习和人工智能等方法被广泛应用于风电功率预测。
时间序列分析通过分析历史风电功率数据，建立时间序列模型进行预测。
机器学习和人工智能则通过训练大量的样本数据，学习风能的时空分布规律和风速、风向等气象因素对风电功率的影响，从而提高预测精度。
（二）物理驱动型预测技术物理驱动型预测技术基于风能产生的物理过程和气象学原理进行预测。
该技术利用气象学模型、大气数值预报模型等工具，对风速、风向等气象因素进行预测，进而推算出风电功率。
物理驱动型预测技术的优点在于考虑了风能的物理特性，能够提供更准确的长期预测。
（三）组合预测技术组合预测技术将数据驱动型预测技术和物理驱动型预测技术的优点相结合，通过组合不同的预测方法和模型，提高预测精度。
该技术可以充分利用历史数据和气象信息，同时考虑风能的随机性和可预测性，从而实现对风电功率的准确预测。
三、风电功率预测的应用（一）电网调度与管理风电功率预测在电网调度与管理中具有重要作用。
通过准确预测风电功率，可以合理安排电网调度计划，平衡电力供需，减少电网运行风险。
同时，风电功率预测还可以为电网运行优化提供支持，提高电网运行效率和可靠性。
（二）风电机组控制与维护风电功率预测对于风电机组的控制和维护具有重要意义。
通过预测风电功率，可以实现对风电机组的优化控制，提高风能利用率和发电效率。
同时，还可以根据预测结果合理安排风电机组的维护计划，延长设备使用寿命，降低运维成本。
《2024年风电功率预测关键技术及应用综述》范文
《风电功率预测关键技术及应用综述》篇一一、引言随着全球对可再生能源的需求持续增长，风电作为其中的一种主要能源形式，在电力系统中的地位愈发重要。
为了确保电网的稳定运行和提高风电的利用效率，风电功率预测成为一项重要的研究课题。
本文将围绕风电功率预测的关键技术进行详细的阐述，并对其应用情况进行综述。
二、风电功率预测的关键技术1. 数据采集与预处理技术数据采集是风电功率预测的基础。
通过传感器、SCADA系统等手段，实时收集风电机组、气象站等的数据信息。
预处理技术则用于清洗数据，去除异常值、填补缺失值等，以保证数据的准确性和可靠性。
2. 预测模型构建技术预测模型是风电功率预测的核心。
目前，常用的预测模型包括统计模型、物理模型和混合模型。
统计模型基于历史数据和统计方法进行预测，如线性回归、支持向量机等。
物理模型则基于风能的物理特性进行预测，如大气物理模型等。
混合模型则结合了统计模型和物理模型的优点，以提高预测精度。
3. 机器学习技术机器学习技术在风电功率预测中发挥着重要作用。
通过训练大量的历史数据，机器学习算法可以自动提取数据的特征，建立复杂的非线性关系模型。
常用的机器学习算法包括神经网络、随机森林、支持向量机等。
4. 预测结果评估与优化技术预测结果的评估与优化是提高风电功率预测精度的关键。
通过对比实际值与预测值，评估模型的性能，如均方根误差、平均绝对误差等指标。
同时，根据评估结果对模型进行优化，如调整模型参数、引入新的特征等。
三、风电功率预测的应用情况1. 电网调度与运行风电功率预测在电网调度与运行中发挥着重要作用。
通过预测未来的风电功率，调度中心可以合理安排电网的运行计划，确保电力供应的稳定性和经济性。
同时，风电功率预测还可以为风电场的建设和运行提供参考依据。
2. 新能源并网与储能系统随着新能源的并网规模不断扩大，储能系统在电力系统中发挥着越来越重要的作用。
风电功率预测可以为储能系统的运行提供参考依据，实现能量的优化配置和利用。
风电功率预测技术综述_谷兴凯
第31卷增刊2 电 网 技 术V ol. 31 Supplement 2 2007年12月Power System Technology Dec. 2007 文章编号：1000-3673（2007）S2-0335-04中图分类号：TM743文献标识码：A学科代码：520·2060风电功率预测技术综述谷兴凯1，范高锋2，王晓蓉2，赵海翔2，戴慧珠2（1．东北电网有限公司，辽宁省沈阳市 110006；2．中国电力科学研究院，北京市海淀区 100085）Summarization of Wind Power Prediction TechnologyGU Xing-kai1，FAN Gao-feng2，WANG Xiao-rong2，ZHAO Hai-xiang2，DAI Hui-zhu2（1．Northeast China Grid Company Limited，Shenyang 110006，Liaoning Province，China；2．China Electric Power Research Institute，Haidian District，Beijing 100085，China）摘要：对于有大规模风电接入的电网来说，短期风电功率预测对于电力系统的调度和安全稳定运行有重要的影响。
文章较全面地综述了国内外对短期风电功率预测技术的研究现状，介绍了与风电功率预测相关的物理方法和统计方法，分析了预测误差产生的原因及其评价方法，对我国的风电功率预测研究与开发工作提出了建议。
关键词：风力发电；功率；电力系统；预测；估计0引言随着能源和环境问题的日益突出，风电作为一种清洁的可再生能源日益受到人们的重视。
1990年以来，世界风力发电飞速发展，风电累计装机容量年增长速度平均值超过20%。
到2006年底，世界风电总装机容量达到74221MW，2006年风电的增长速度达到32%。
到2006年底，我国风电装机容量达到2604MW。
《2024年风电功率预测关键技术及应用综述》范文
《风电功率预测关键技术及应用综述》篇一一、引言随着全球能源结构的转型和可再生能源的快速发展，风电作为清洁、可再生的能源形式，越来越受到各国的重视。
风电功率预测作为风电并网运行和优化调度的重要环节，对提升风电利用率、保障电力系统安全稳定运行具有举足轻重的地位。
本文将对风电功率预测的关键技术及应用进行综述。
二、风电功率预测的意义与重要性风电功率预测是实现风电资源有效利用和电网安全运行的关键环节。
它不仅能够为电力系统调度提供有力支持，还能够优化资源配置，提高风电并网后电力系统的经济性和可靠性。
因此，准确、及时地预测风电功率对电网的安全、稳定和经济运行具有重要意义。
三、风电功率预测的关键技术（一）历史数据驱动型模型历史数据驱动型模型是利用历史数据和统计方法进行风电功率预测的模型。
这类模型主要包括时间序列分析模型、回归分析模型等。
通过分析历史数据中的规律和趋势，可以预测未来风电功率的变化趋势。
（二）物理过程驱动型模型物理过程驱动型模型主要是根据风电机组的工作原理和风的物理特性，结合大气参数和环境条件等影响因素，进行风电功率的预测。
该类模型具有较强的物理基础，对预测结果具有一定的可信度。
（三）机器学习算法模型机器学习算法模型在风电功率预测中发挥着重要作用。
这类模型能够从海量数据中学习规律，进而实现对未来风电功率的准确预测。
常用的机器学习算法包括神经网络、支持向量机等。
四、关键技术的实际应用与效果分析（一）实际应用案例国内外许多风电场和电力公司已采用风电功率预测技术，取得了显著的成效。
如某些风电场采用物理过程驱动型模型和机器学习算法相结合的方式，提高了预测的准确性和稳定性；某些电力公司则采用大数据分析技术对历史数据进行深度挖掘和分析，优化了电力系统的调度策略。
（二）效果分析通过实际应用，风电功率预测技术不仅提高了风电的利用率和电力系统的经济性，还为电网的安全稳定运行提供了有力保障。
同时，随着技术的不断进步和算法的不断优化，风电功率预测的准确性和稳定性也在逐步提高。
风电功率预测技术综述
风电功率预测技术综述风电功率预测技术综述一、引言风能是一种清洁、可再生的能源，具有巨大的发展潜力。
在全球范围内，风电作为一种主要的可再生能源之一，正逐步取代传统的化石能源，成为国家能源结构调整的重要组成部分。
然而，由于风速的不稳定性和不可预测性，风电的可靠性和经济性往往受到限制。
因此，风电功率预测技术的研究与应用对于提高风电的可靠性和经济性具有重要的意义。
二、风电功率预测的意义风电功率预测是指利用各种预测技术，根据历史的风速、风向、气温等多种气象数据，对未来一段时间内的风电功率进行预测。
其主要意义如下：1. 优化发电计划：通过准确预测风电功率，可以优化发电计划，合理分配发电机组的运行时间，提高发电效率。
2. 提高系统可靠性：可靠的功率预测有助于系统调度和规划，减少电网中的波动，提高电网的可靠性和稳定性。
3. 经济效益：准确预测风电功率有助于电力企业进行风电发电计划和电力交易，避免因风电波动带来的经济损失。
4. 能源管理：通过预测风电功率，可以更好地进行能源管理，合理调度各种能源资源，提高能源利用效率。
三、风电功率预测技术的分类风电功率预测技术通常可以分为以下几种类型：1. 基于物理模型的预测方法：该方法主要基于风力发电机组的数学物理模型，通过建立风电机组的运行方程，结合气象数据进行预测。
这种方法预测精度较高，但对系统参数的准确性要求较高，且计算量较大。
2. 统计学方法：该方法主要基于历史风速数据进行统计分析，利用统计方法建立数学模型进行预测。
常见的统计学方法有回归分析、时间序列分析等，这种方法适用于长期功率预测，但对历史数据的质量要求较高。
3. 神经网络方法：该方法通过模拟人脑神经元之间的相互作用，建立多层神经网络模型，通过训练网络模型实现风电功率预测。
神经网络方法具有较强的非线性处理能力，适用于复杂的风电功率预测问题，但对网络结构的选择和训练数据的数量要求较高。
4. 混合模型方法：该方法综合利用多种预测技术，通过建立多层次、多尺度的模型，实现对风电功率的精确预测。
《2024年风电功率预测关键技术及应用综述》范文
《风电功率预测关键技术及应用综述》篇一一、引言随着全球对可再生能源的重视度不断提高，风电作为绿色能源的重要组成部分，其发展速度日益加快。
为了实现风电的高效、稳定运行，风电功率预测成为重要的研究课题。
本文将对风电功率预测的关键技术及其应用进行全面综述，以展示其在风电领域的重要地位及发展前景。
二、风电功率预测的重要性风电功率预测对于风力发电的稳定运行具有重要意义。
首先，准确的功率预测有助于电网调度机构制定合理的调度计划，实现电力供需平衡。
其次，风电功率预测可帮助运营商合理安排设备维护，减少因设备故障导致的能源损失。
此外，准确的预测还能提高风电的并网效率，减少对传统发电方式的依赖，有利于促进绿色能源的发展。
三、风电功率预测的关键技术1. 数据采集与处理技术数据采集与处理是风电功率预测的基础。
需要采集历史气象数据、风电场实时数据等，利用数据处理技术提取出与风电功率相关的关键信息。
此外，还需要对数据进行清洗和修正，以消除异常数据对预测结果的影响。
2. 预测模型与方法（1）物理模型：基于风力发电机组的物理特性和气象条件进行预测。
通过分析风速、风向、温度等气象因素对风电机组的影响，建立物理模型进行功率预测。
（2）统计模型：利用历史数据和统计方法建立预测模型。
如时间序列分析、回归分析等，通过对历史数据的分析，得出风电机组输出功率与各因素之间的关系，从而进行预测。
（3）人工智能模型：利用人工智能技术，如深度学习、神经网络等，建立风电机组的智能预测模型。
通过训练模型学习历史数据的内在规律，实现高精度的功率预测。
四、应用领域及发展前景风电功率预测技术在多个领域得到广泛应用。
首先，在电力系统中，通过准确的功率预测，有助于电网调度机构制定合理的调度计划，实现电力供需平衡。
其次，在风电场运营中，功率预测有助于合理安排设备维护，提高设备运行效率。
此外，在新能源并网、储能系统等领域也发挥着重要作用。
随着技术的不断发展，风电功率预测将朝着更高精度、更广泛的应用领域发展。
风电功率预测文献综述
风电功率预测方法的研究摘要由于风能具有间歇性和波动性性等特点，随着风力发电的不断发展风电并网对电力系统的调度和安全稳定运行带来了巨大的挑战。
进行风电功率预测并且不断提高预测精确度变得越来越重要。
通过对国内外研究现状的了解，根据已有的风电功率预测方法，按照预测时间、预测模型、预测方法等对现有的风电功率预测技术进行分类，着重分析几种短期风电功率预测方法的优缺点及其使用场合。
根据实际某一风电场的数据，选取合适的风电预测模型进行预测，对结果予以分析和总结。
关键词：风电功率预测；电力系统；风力发电；预测方法；引言随着社会不断发展人们对能源需求越来越大而传统化石能源日益枯竭不可再生，以及化石能源带来了环境污染等问题影响人类生活，人们迫切需要新的清洁能源代替传统化石能源。
风能是清洁的可再生能源之一，大力发展风力发电成为各国的选择。
根据相关统计，截止至2015年，全球风电产业新增装机63013MW，，同比增长22%[1]。
其中，中国风电新增装机容量达30500MW，占市场份额48.4%。
全球累计装机容量为432419MW，其中中国累计装机容量为145104,占全球市场份额的33.6%。
目前风力发电主要利用的是近地风能，近地风能具有波动性、间歇性、低能量密度等特点，因而风电功率也是波动的。
当接入到电网的风电功率达到一定占比时，风电功率的大幅度波动将破坏电力系统平衡和影响电能质量，给电力系统的调度和安全平稳运行带来严峻挑战。
根据风速波动对风力发电的影响按照时间长度可分为三类：一种是在几分钟之内的超短时波动，该时段内的波动影响风电机组的控制；另一种是几小时到几天内的短时波动，该时段内的波动影响风电并网和电网调度；最后一种是数周至数月的中长期波动，该时段内的波动影响风电场与电网的检修和维护计划。
本文主要研究不同的风电功率短期预测方法的优缺点。
通过对短期风电功率预测，能够根据风电场预测的出力曲线优化常规机组出力，降低运行成本；增强电力系统的可靠性、稳定性；提升风电电力参与电力市场竞价能力。
电力系统中的风电功率预测
电力系统中的风电功率预测一、前言风电作为一种清洁、可再生的能源，受到越来越多的关注。
但同时也面临着不稳定、不可控、波动等问题，为了更好地利用风电资源，提升风电的可靠性和经济性，风电功率预测成为了不可或缺的一环。
本文将介绍电力系统中的风电功率预测技术，并分析其应用价值和发展趋势。
二、风电功率预测的概述风电功率预测指的是根据历史风速、风向和风功率等数据，利用数学模型和算法估算未来一段时间内的风电功率。
风电功率预测主要分为短期预测和长期预测两种类别。
短期预测一般指未来几小时或一天内的功率预估，主要用于调度和市场交易等方面。
长期预测则是指未来几天或一周内的功率预估，主要用于风电扩建和电网规划等方面。
三、风电功率预测的方法1. 基于统计模型的方法这种方法是基于历史数据的经验统计结果来进行预测。
常用的统计模型有回归模型、ARIMA模型、指数平滑模型等。
其中，回归模型是指根据历史数据来建立与之相关的方程，并利用该方程来预测未来功率；ARIMA模型则是一种时间序列预测模型，可以对常规性且周期性的功率预测；指数平滑模型则能对不规则变动的功率进行精确预测。
这些统计模型广泛应用于短期功率预测中。
2. 基于物理模型的方法这种方法是基于各种物理定律和公式来进行预测的。
例如，基于Navier-Stokes方程和涡模拟模型的CFD方法被广泛应用于风电场内风场模拟和功率预测。
此外，基于机器学习的物理模型也是当前研究的热点之一，可以提高功率预测的精度和准确性。
3. 基于混合模型的方法这种方法是将统计模型和物理模型相结合的一种方法，在过去几年中取得了很大发展。
这种方法克服了单一模型造成的误差积聚问题，同时也可以适应卫星、雷达、气象站等多源数据流的多重信息输入要求。
四、风电功率预测的应用风电功率预测技术广泛应用于电力系统的各个环节中。
在短期预测方面，它能够实现电力系统的可靠性和经济性，提升风电的发电效率和利润；在长期预测方面，则可以为风电场的建设、电网规划和经济分析提供有力的依据。
《2024年风电集群短期及超短期功率预测精度改进方法综述》范文
《风电集群短期及超短期功率预测精度改进方法综述》篇一一、引言随着可再生能源的日益发展和风电在全球能源结构中的地位不断提升，风电集群的功率预测已成为提升电网运行效率与减少能量损失的关键。
其中，短期及超短期功率预测作为实际运营中的重要环节，其预测精度的提高显得尤为重要。
本文旨在全面梳理当前风电集群短期及超短期功率预测精度改进方法，为相关领域的研究和实践提供参考。
二、风电集群功率预测的意义与挑战风电作为一种清洁、可再生的能源，对环境保护和能源结构优化具有重要意义。
然而，风电的间歇性和不确定性给电网调度带来了不小的挑战。
因此，对风电集群进行准确预测不仅有助于提升电力系统的运行效率，还有助于降低能源损耗，实现可再生能源的平稳接入。
三、短期及超短期功率预测的概念与重要性短期和超短期功率预测主要针对的是未来数小时至数天的风电出力预测。
其中，超短期预测通常用于实时调度和系统控制，其精度直接影响到电力系统的稳定性和电力设备的运行效率。
而短期预测则更多用于中长期规划和市场交易。
四、当前风电功率预测方法概述目前，风电功率预测方法主要包括物理方法、统计方法和组合方法等。
物理方法基于风力发电机的物理特性和气象信息来预测功率；统计方法则利用历史数据和统计模型进行预测；组合方法则结合了物理特性和统计信息，以实现更准确的预测。
五、短期及超短期功率预测精度改进方法（一）模型优化模型优化是提高预测精度的关键手段。
这包括对物理模型进行优化以提高其适应性，以及改进统计模型以增强其泛化能力。
此外，针对不同地域和气候条件的风电场，需要开发适合的模型以提升预测精度。
（二）多源数据融合通过整合多种数据源（如气象数据、风电场运行数据等）来提高预测模型的准确性。
多源数据融合能够更全面地反映风电场的实际运行情况，从而提高预测精度。
（三）算法优化与集成采用先进的算法和模型集成技术来提高预测精度。
例如，利用机器学习和人工智能技术来优化模型参数，以及通过集成多种模型来提高整体预测性能。
《2024年风电功率预测关键技术及应用综述》范文
《风电功率预测关键技术及应用综述》篇一一、引言随着全球能源结构的转型和环境保护意识的提升，可再生能源的开发与利用已成为世界各国关注的焦点。
其中，风电作为清洁、可再生的能源，其发展潜力巨大。
然而，风电的间歇性和不稳定性给电网的调度和运行带来了挑战。
因此，风电功率预测技术的研究与应用显得尤为重要。
本文将对风电功率预测的关键技术进行详细的阐述，并对其应用进行综述。
二、风电功率预测的关键技术1. 数据驱动型预测技术数据驱动型预测技术主要通过收集和分析历史风电功率数据，运用统计方法和机器学习算法，建立预测模型。
这种技术的优点在于其简单易行，且能有效地处理大规模数据。
常见的数据驱动型预测技术包括时间序列分析、支持向量机、神经网络等。
(1) 时间序列分析：通过分析历史风电功率数据的时间序列特征，建立预测模型。
该方法可以捕捉风电功率的时序变化规律，提高预测精度。
(2) 支持向量机：支持向量机是一种基于统计学习的机器学习算法，通过训练样本学习风电功率与各种影响因素之间的关系，实现风电功率的预测。
(3) 神经网络：神经网络通过模拟人脑神经元的结构和功能，建立复杂的非线性模型，实现风电功率的预测。
其优点在于能够处理复杂的非线性关系，提高预测精度。
2. 物理驱动型预测技术物理驱动型预测技术主要基于风电场的物理特性和气象因素，建立物理模型进行预测。
该技术考虑了风电场的地理位置、气象条件、风电机组的运行状态等因素，能够更准确地反映风电功率的变化规律。
常见的物理驱动型预测技术包括数值天气预报、大气物理模型等。
(1) 数值天气预报：通过气象卫星、雷达等设备收集大气数据，运用数值计算方法预测未来一段时间内的气象条件，进而预测风电功率。
(2) 大气物理模型：根据大气动力学原理，建立风电场的气象模型，通过模拟风速、风向等气象因素的变化，预测风电功率。
三、风电功率预测技术的应用1. 电网调度与运行风电功率预测技术可以帮助电网调度中心更好地掌握未来一段时间内的风电功率变化情况，合理安排电网的运行方式，减少电网的负荷波动，提高电网的稳定性和供电可靠性。
《2024年风电功率预测关键技术及应用综述》范文
《风电功率预测关键技术及应用综述》篇一一、引言随着全球能源结构的转型和可再生能源的快速发展，风电作为清洁、可再生的能源形式，越来越受到各国的重视。
风电功率预测作为风电并网和运行的关键技术之一，对于提高风电的利用率、减少弃风现象、优化电网调度等方面具有重要意义。
本文旨在综述风电功率预测的关键技术及其应用现状，为进一步推动风电功率预测技术的发展和应用提供参考。
二、风电功率预测的关键技术1. 数据采集与预处理技术数据采集是风电功率预测的基础。
为了准确预测风电功率，需要采集风速、风向、温度、气压等气象数据，以及风电场的运行数据。
数据预处理技术则包括数据清洗、数据筛选、数据插补等，以提高数据的准确性和可靠性。
2. 预测模型与方法（1）物理模型：基于风力发电机的物理特性和气象数据，建立风电功率与气象因素之间的数学关系。
该模型具有较高的预测精度，但计算复杂，需要较高的气象学和机械学知识。
（2）统计模型：通过分析历史数据，建立风电功率与气象因素之间的统计关系。
该模型简单易行，但需要较长的历史数据支持。
常见的统计模型包括线性回归模型、时间序列分析模型等。
（3）人工智能模型：利用人工智能技术，如神经网络、支持向量机、深度学习等，建立风电功率与多种因素之间的非线性关系。
该模型具有较高的预测精度和适应性，尤其在处理复杂、非线性的问题时具有显著优势。
3. 预测算法的优化与改进针对不同的预测模型和方法，需要进行算法的优化与改进，以提高预测精度和计算效率。
例如，可以通过引入更多的气象因素、优化神经网络的架构、改进支持向量机的核函数等方法，提高风电功率预测的准确性。
三、风电功率预测的应用1. 风电并网与调度：通过准确的风电功率预测，可以实现风电的优化调度和并网运行，提高电网的稳定性和可靠性。
2. 风电场运行管理：风电功率预测可以为风电场运行管理提供决策支持，如风电机组的维护、检修等。
3. 新能源消纳与市场应用：通过准确的风电功率预测，可以实现新能源的消纳和优化配置，推动新能源的市场应用和发展。
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《风电功率预测关键技术及应用综述》篇一一、引言随着能源需求的增长与化石能源的日渐紧缺，风力发电作为一种清洁、可再生的能源，越来越受到各国的重视。
而风电功率预测作为风电产业发展的重要一环，对于风能的开发、电网调度及电力市场交易等都具有重要意义。
本文旨在全面综述风电功率预测的关键技术及其应用现状，为相关研究与应用提供参考。
二、风电功率预测的关键技术1. 传统预测技术传统的风电功率预测方法主要包括物理方法和统计方法。
物理方法基于风力发电机组的物理特性和气象学原理进行预测，如基于数值天气预报模型的风电场风速预测。
统计方法则主要利用历史数据和统计模型进行预测，如时间序列分析、回归分析等。
这些方法各有优劣，常根据实际需求进行选择或组合使用。
2. 现代预测技术随着人工智能和大数据技术的发展，越来越多的现代预测技术被应用于风电功率预测中。
包括但不限于机器学习方法、深度学习算法等。
这些技术通过分析大量的历史数据和实时数据，实现对风电功率的精确预测。
其中，深度学习技术在处理复杂非线性关系和捕捉时间序列变化上表现出强大的能力。
3. 组合预测技术为了进一步提高预测精度和鲁棒性，许多学者开始研究组合预测技术。
即将多种不同原理的预测方法进行组合，取长补短，达到更佳的预测效果。
如结合物理方法、统计方法和人工智能方法进行组合预测等。
三、风电功率预测技术的应用1. 电力系统的调度与运行通过准确的风电功率预测，电力部门能够提前调度发电设备，确保电力系统的供需平衡。
在电网调度中，预测技术还能够帮助决策者进行最优发电资源配置和故障恢复计划等。
2. 电力市场交易在电力市场交易中，风电功率预测为电力生产商提供了重要的市场决策依据。
通过预测风电的发电量，生产商可以更好地制定报价策略和合同签订策略等。
3. 风电场设计与运维在风电场的设计和运维过程中，风电功率预测可以帮助设计者确定风电场的最优布局和容量配置；同时为运维人员提供预警信息，及时处理潜在问题，提高风电设备的运行效率和使用寿命。
风电功率预测关键技术及应用综述
风电功率预测关键技术及应用综述随着可再生能源的快速发展，风能作为一种经济、环保的能源来源正得到越来越多的关注和应用。
而风电功率预测作为风能发电的重要环节，对于实现风电系统的高效运行、优化风能利用具有重要意义。
本文将综述风电功率预测的关键技术及其应用情况。
一、风电功率预测的意义风电功率预测是指通过分析风速、风向、风能密度等气象数据，预测未来风电场的发电功率。
准确的风电功率预测可以提前做好发电计划，优化发电调度，并为电力市场交易、能源管理等提供可靠的参考依据。
同时，风电功率预测还可以提高风电并网的可靠性和稳定性，减少对传统电源的依赖。
二、风电功率预测的关键技术1. 数据采集与处理技术风电功率预测的第一步是采集和处理气象数据。
传统的气象测量设备如风速仪、风向仪等可以用于采集风速和风向数据，而风能密度需要通过多个气象参数进行计算。
同时，为了提高数据的准确性和可靠性，还可以利用卫星遥感技术和气象雷达等现代化手段进行数据采集。
处理方面，常用的方法包括数据清洗、数据归一化、特征提取等。
2. 模型建立与算法选择模型建立是风电功率预测的核心环节之一。
常用的预测模型包括统计模型、基于物理的模型和机器学习模型。
统计模型如时间序列分析、自回归移动平均模型等，基于物理的模型如功率曲线模型、物理规律模型等，机器学习模型如人工神经网络、支持向量机等。
选择合适的算法需要考虑数据的特点、模型的可解释性和复杂度等因素。
3. 模型训练与优化技术模型训练是模型建立的重要环节。
通过利用历史数据进行训练，可以学习到风电功率与气象因素之间的关系。
常用的优化方法包括遗传算法、粒子群优化算法等，通过调整模型参数来提高预测精度。
同时，还可以利用交叉验证、自适应学习率等技术来改进模型训练的效果。
4. 特征选择与预测模型集成技术风电功率预测中，选择合适的特征对预测结果的准确性有着重要影响。
常用的特征选择方法包括相关性分析、主成分分析等，通过选择与预测目标相关性高的特征来提高预测精度。
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N W P 数据是 物理 预测 方法 的重 要依托 N W P 是指根据大气实 际情况 , 在一定的初值和边界条件 下, 通过大型计算机作数值计算, 求解描写天气演变 过程的流体力学和热力学 的方 程组 , 预测未来一定 时段的大气运动状态和天气现象汇]
数值天气预报 数 报 (风速 风 向 气压 温度等) )
我 国风电资源与负荷中心呈逆向分布, 采用 大规模(数万千瓦至数千万千瓦)连片集 中开发 距离高电压外送 为主的风电开发利用方式 增装机容量达到 1 0 万千瓦, 双居 世界第一川 6 远 20r 年, 我 国风电累计装机容量达到 4 182.7 万千瓦 , 新 o
传统电力系统是通过一套 有功功率 频率 平衡控制机制 , 实现发 电功率对负荷功率的追踪 , 维持电网的功率平衡和频率稳定 该机制基于可预测的系统负荷 , 通过发 电机组组合 经济调度 自动 发电控制 (Aut a i G ner t on Cont l, A GC ) 一次调频等调控策略来实现 om t C e a i o r 当电网接人大规模风电后, 从 国内外的研究以及应用来看 , 电力系统的运行调度体系并未发生根本 改变 ,传统电力系统采用 的 有功功率 频率 平衡控制机制仍被电网调度继续沿用 这一体系依赖于较高精度 (通常小于 r % )的负荷功率预测技术 和可调度的发 电出力 而风 电机 o 组受 自然风力驱动 , 风电机组输 出功率受 自 然风力波动影响 , 而具有随机性 间歇性和波动性等特点 , 因 此 , 大规模风电并 网运行削弱了电力系统 中发 电功率的可控性 , 进而影响着电力系统中发电功率对负荷 功率的可追踪能力, 当大规模风电功率波动超过电力系统的平衡能力时, 可能引发电力系统频率越限,
P耐 i a i n , N W p )信息对风电功率进行预测的风电功率预测方法 ct o (3 ) 按照采用预测模型划分 , 可分为 : 采用统计模型预测和采用物理模型预测 本文主要从采用 的预测模型角度开展风 电功率预测方法论述 , .1 统计模型预测方法 不考虑风速变化 的物理过程, 采用一定的数学统计方法, 在历史数据与风电场输 出功率之间建立一 种映射关系, 以此来对风电功率进行预测的方法称为统计预测方法 此方法可以简单分为 2 类 : 第 l 类是基于确定性时序模型的预测方法 该类方法通过找出风电功率历史数据本身在时间上 的 相关性来进行风 电功率预测 , 常用方法有[ :卡尔曼滤波法 时 间序列法 (A u 一 g s i a M o i ] 7 t R r e e v n d v n g
v a A er e M o e , A R M A ) 指数 平滑法 等 g d l 其 中卡尔 曼 滤波 法仅需 要有 限 时 间 内 的观测 数 据 , 递 推 算 法简
单 , 但只能用于线性的信号过程 , 而且需要噪声信号必须服从高斯分布;A R M A 法只需知道风电场的单 一风速或功率时间序列即可建立预测模型 ,但需要大量的历史数据 ;指数平滑法建立的模型较 简单 , 计 算简便 需要存贮 的数据少 , 但预测结果依赖于平滑初值和平 滑系数 , 而二者 的确定较 复杂 , 没有统一 方法 第 2 类是基于智能类模型的预测方法 其实质是根据人工智能方法提取风电功率变化特性 , 进而 进行风 电功率预测 . 常用 的方法有 9一 ]:人工神经 网络法 小波分析法 支持 向量机 (S P r ve t ] u p t c o o r M a h ne ,Sv M ) 回归法 模 糊逻 辑法 等 其 中人工 神经 网络法应 用 的最 为广泛 , 具 有并 行处 理 分 布存 储 c i 与容错 性等 特征 , 具 有 自学 习 自组 织和 自适 应能 力 ,对 复 杂问题 的求 解 十分有 效 ,但 存在 训练 速度 慢等 问题 ;小 波 分析 法能 有效地 从信 号 中提 取 信 息 , 但 小 波基 不 好选 取 ;SV M 回 归法 具 有 全 局 收敛 样 本 维 数 不敏 感 不依 赖于 经验信 息 等优点 , 但 最佳 核变换 函数 及其 相 应 的参 数 确定 较 为 复 杂 , 且 需 要 的 数据 量 较大 ;单 纯 的模 糊 逻辑法 用 于风 电功 率 预 测 , 效 果 往 往 不佳 , 通 常 要 与其 他 方 法 配 合使 用 , 如 遗传 算 法 人 工神 经 网络法 等 统计 方 法不 需要 考虑 大气运 动 特性 , 所用 数据 单一 , 对 于 3 一 h 的短期 或 超 短期 的风 电功 率 预测 , 4 结 果 可 以满足精 度要 求 但 对于提 前更 长 时 间 的预 测 , 预 测 结果 精 度 往 往是 不 够 的 川 , 而且 其 需 要 长 期 的 测量数 据 和大量 的数 据处 理工 作 以及额 外 的训 练 另外 , 其对 突变 信息处 理 不好 , 在训 练阶 段很 少 出现 的罕 见天气 状 况 ,其 也很 难 准确预 测
1 .2 物理 模型 预测 方 法 物理 预测 方 法是 指根据 N W I 提供 的 气象预 测值 , 得 到诸 如风 向 风速 大 气压 空 气 密 度 等天 气 数
东月 电力大学学报 匕
第3 1 卷
据, 然后根据风机周围的物理信息(包括地形 等高线 地表粗糙程度 周围障碍物等)得到风电机组轮 毅高度的风速和风向信息的最优估计值,最后根据已建立的风速与风电功率的统计模型给出风电功率
(l 按照预测时间划分 ,可分为:以年为单位的长期预测 ;以月 周为单位的中期预测 ;以 日 小时为 ) 单位 的短期预测 ;以分钟为单位的超短期预测 其中, 长期预测主要用于风电场设计的可行性研 究 , 用
来预测风电场建成之后每年 的发电量 这种预测一般要提前数年进行 , 主要根据气象站 2 或 3 年 的 0 0 长期观测资料和至少一年的风电场测风塔测风数据 , 经过统计分析, 再结合待装风电机组 的功率曲线 , 来测算风电场每年的发电量 ;中期预测一般提前数月进行预测 , 主要用 于安排大修或调试 ;短期预测一 般是提前 l 一 (或 7 )小时对每小时的功率进行预测 , 目的是便于电网合理调度, 保证供电质量 , 为风 8 4 2 电场参与竞价上网提供保证 ;超短期预测一般是提前几小时或几十分钟进行预测 , 目的是为了风电机组 控制的需要川
20 5 年以来 , 风电一直是全球增长最快的能源 2( 5 一 X 9 年, 全球风 电累计装机容量年均增长 0 ) X 2( ) 率为 2 .3% , 新增装机容量年均增长率为 3 .1% 7 6 截至 20 r 年底 , 全球 风电累计装机容量达到 1.9 o 7
亿千瓦, 同比增长 2 .6% , 风力发电量 4 0 亿千瓦时, 占全球电力消费的 2.5% 川 3 3
电功率预测的基本方法, 简要概括了国内外的风电功率预测技术研究和应用现状,对风电功率预测技术
发展趋势进行 了展 望
关 键
词: 风力发电;功率预测;统计模型;物理模型
文献标识 码 :A
中图分类号 : 哪 73 3
开发利用可再生能源为应对全球性能源危机和环境污染开辟了新的途径, 对改善能源结构 保证国
民经济可持续发展具有重要的战略意义 风能是 目前最具大规模商业化开发利用潜力的可再生能源 , 风力发电是大规模利用风能的有效途径 , 也是我国能源和电力可持续发展 战略的最现实选择
收稿 日期 :20 1 一0 一2 5 6 作者简介 : 王 健 (1 8 一) , 男 , 吉林省吉林市人 , 东北电力大学电气工程学 院博士研究生 , 主要研究方 向:风电机组联 网运行分析 9 2 与控制.
第3 期
王
健等 :风 电功率预浏技 术综述
1
风 电功率预测 的基本方法
目
风电功率预测是指采用数值天气预报或者数学统计方法来预估未来某段时间内的风电功率值 前主要分为 3 类 :
(2 按照预测模型的对象不 同, 可分为卜 :基于风速的预测方法(间接法)和基于功率的预测方法 ) (直接法) 其中, 间接法是通过预测风速 ,再根据机组风功率曲线来间接获得风 电机组/场输 出功率的 风电功率预测方法 ;直接法就是不考虑风速的变化过程 , 利用统计方法或智能类方法 , 根据历史功率序 列建立模型并利用实时数据对风电功率进行预测 , 该类预测方法一般只适用于超短期风电功率预测 ,或 者根据历史数据找出天气和输出功率间的关系, 并利用实时数据 和数值气 象预报 (N um e cd w e t r i r a he
上, 结合风 电场周 围地形 障碍物 地表粗糙度及热力层结构的影响等对风速进行订正 , 最后通过功率预 测模块进行功率预测 丹麦 P二 k o 预测系统利用 N w P 系统高精度有 限区域模型 (H g R s l i n u 而 t d Ar a M o e , i dtr i h e ou o t e e d l I A H R L M ), 得到风电场所在区域 的风速分布 , 再利用 w A sP 程序进一步整体考虑风电场附近障碍物 粗 糙度变化等 因素得到更高分辨率的风速预测 , 最后经过发电量计算模块 Pa k R 姻 在预测的风速基础上 r i 计算风电场输出功率 西班牙 玩c l d 预测系统利用高分辨率的中尺度模式 M M 结合流体力学软件来计算风速等气象 a P e r S 场 , 再通过统计模块对预测的风速进行修正 , 最后通过历史出力数据与同期风速等气象场建立的功率输 出模型 ,进行功率预测 以上风电功率预测系统 主体思想均是利用 NW P 提供风机轮毅高度的风速 风向等预测信息 , 然后 利用风电功率预测模块提供风电功率预测 预测结果 的均方根误差 占装机容量的百分 比一般为 1 % 0
风 电功率预测技术综述
王
摘
健 , , 严干贵 , 宋 2
薇, , 穆
钢,
( 1.东北电力大学 电气工程学院, 吉林 吉林 1 2 1 ; 2 .华北电力大学 电气与电子工程学院, 北京 102 0 ) 30 2 2 6
要:风电功率预测是应对风电大规模并网运行问题的重要手段 本文分类介绍 了目 前用于风