风电场GM-WEIBULL风速分布组合模型出力预测

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1、第36卷第11期妻氧雹力Vo1．36No．1EastChinaEIectricPower2008年11月NOV．20o8风电场GM．WEIBULL风速分布组合模型出力预测祝贺，徐建源(1．沈阳_T业大学电气工程学院，辽宁沈阳110178；2．东北电力大学建筑工程学院，吉林吉林132012)摘要：针对风电出力的随机性及间歇性，采用灰色理论建立灰色预测一威布尔风速分布组合模型，并对威布1尔风速分布参数进行了求解，根据实际地形下风电场风速数据准确预测了风电场的风速分布及有效风电出力密度，进而求得了风电场风机出力功率及发电量等重要数据。关键词：

2、GM．Weibull；风速分布组合模型；风电场；出力预测基金项目：中国电机工程学会电力青年科技创新项目(2008．16)；吉林省教育厅“十一五”重点科研项目(2007-51作者简介：祝贺(1978一)，男，博士研究生，讲师，从事分布式风力发电集成并网研究。中图分类号：TM753文献标识码：A文章编号：1001-9529(2008)11_0144-o3WindfarmoutputforecastbasedoncombinedGM-WEIBULLwindspeeddistributionmodelsZHUHe，XUJian．yl~n(1．S

3、choolofElectricalEngineering，ShenyangUniversityofTechnology，Shenyang110178，China；2．SchoolofArchitectureEngineering，NortheastDianliUniv。，Jilin132012，China)Abstract：Todealwiththerandomandintermittentoutputofwindpower，agreyprediction—windspeedWeibulldistri·butionmodelwasest

4、ablished，andWeibulldistributionparametersweresolved．Accordingtothewindspeeddataofthewindfarminitsactuallandform，thewindspeeddistributionandtheeffectiveoutputdensityofthewindfarmwerepredictedaccurately．Theimportantdatasuchaspoweroutputandgenerationquantitywereobtainedcons

5、equently．Keywords：GM—WeibuU；windspeeddistributionmodel；windfarm；outputforecast风力发电的原动力是不可控的，它是否处于对式(1)进行两次对数变换得：发电状态及出力大小都决定于风速的状况，风速的不稳定性和间歇性决定了风电机组的出力也具n(n(南))=n()一以有波动性和间歇性的特点。风速预测是进行风电进而可以表示为：出力预测的前提，风速预测有多种方法，如AR模：Aexp()型、卡尔曼滤波法、神经网络法¨．2J、威布尔分布双参数威布尔分布风速概率密度为：模型_3等，

6、由于风速分布的随机性强，过多参考历史风速数据不能满足预测精度的要求，为此本)=鲁(暑)k-Iexp[～(暑)]文考虑将威布尔模型与灰色理论相结合，建立灰色模型求解威布尔参数，从而准确预测风电场的2灰色理论数学模型风速分布，进而求得风电场风机出力功率及发电由于风力机风速分布具有已知信息不完j量等重要数据。性、影响因素的多样性和一定的随机性，因而在1Weibull双参数风速分布模型成的风电风速分布的数据时序里，已出现的数构成白色元素，待预测的风速分布为黑色元素，1双参数威布尔风速分布模型为：而可以视为一个灰色系统J。因此，根据灰()=1一e

7、xp[-(署)](1)系统理论设原始数据为：。式中——形状参数，用于描述风速测量值的分散性；：{(。(1)，‘。’(2)，⋯，‘。’(n)}A——尺度参数，与风速测量值平均值有关。生成一阶累加生成序列：祝贺，等风电场GM—WEIBULL风速分布组合模型出力预测⋯={⋯(1)，¨(2)，⋯，V⋯(n)}E()：f，F，()d：————————————————————————一．／vr￡=ln(一In(1一F()))-lexp[-(I}—)J]J_—exp[l一—(I—)J]J由工弋令Aexp(=-a’则v2⋯3VA"exp[一(寺)](7

8、)有灰色模型函数为：⋯(1)式(7)可由数值积分求得，因此有效风机出dva0)——一dt：=av-I-dn(l、4斗。)J力功率密度为：视(，t)为一般时间序列，利用最小二乘法13求解参数0，d的估计值：‘