風電場短期功率預測方法研究.pdf

1、中國的風電場大都是集中的大容量風電場，而且分布在負荷較少地區(qū)，風電的隨機性和間歇性，給電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行造成了嚴峻的挑戰(zhàn)，不利于風電的進一步發(fā)展。選取某實際風電場為例，對風電場短期功率預測的多種模型進行研究和改進，主要的工作包括以下幾個方面:
　　首先對風電場測量參數和運行參數進行了預處理及其統(tǒng)計規(guī)律的研究，得到一些后面研究中要用到的結論。
　　分析了線性預測模型——時間序列模型的預測效果;運用了非線性預測模型——神經網

2、絡與之比較，認為神經網絡方法可以提高預測精度，預測誤差也呈現(xiàn)出隨季節(jié)發(fā)生變化的規(guī)律。
　　對同一風機不同時段和不同風機同一時段的功率曲線做了比較，將使用由功率曲線預測的風電場功率與直接預測的風電場功率進行比較，得出直接預測的風電場功率最接近實際值的結論。
　　為進一步提高預測精度，結合風電場功率隨機性大的特點，并考慮風電場功率高階矩的特征，建立了基于最大信息熵的風電場功率組合預測模型，應用實例表明，該方法可以有效提高預測精度