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1、第38卷第2期Vol.38No.22014年1月25日Jan.25,2014DOI:10.7500/AEPS201209037集对分析理论在风电场风速区间预测中的应用郭钰锋1,孙頔2,于继来1,于达仁1,郭涛3,马呈霞3(1.哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院,黑龙江省哈尔滨市150001;2.环境保护部核与辐射安全中心,北京市100082;3.甘肃电力科学研究院,甘肃省兰州市730050)摘要:风力发电的出力直接取决于风速,因此需要提高风速的预测精度。考虑到风速点预测精度的提高有较难克服的瓶颈,文中提出一种针对风速的区间预测方法,将集对
2、分析原理引入风速的区间预测中,利用风向、温度、气压、湿度等影响因素的训练数据,并考虑风速点预测的结果误差分布及风速变化率的影响,确定未来某时间段内风速的预测值所属的分类集合,以该分类集合的上下限作为风速预测区间的上下限,从而实现了风速的区间预测。以国内某风电场的数据进行训练和预测,验证了基于集对分析理论的风速区间预测方法的有效性,同时所提方法的预测结果可以用于风电场功率预测。关键词:风力发电;集对分析;风速预测;区间预测0引言确定性水平的高低。概率值的表达法以各时刻预测值能够准确发生或者在某范围内波动的概率值来表随着化石燃料的逐渐枯竭,世
3、界各国都在积极示预测的不确定程度。文献[5-6]采用经验分布模寻求可替代的清洁能源。风力发电因清洁、分布广型建立风电功率预测误差的概率分布函数,以此通泛而受到人们的青睐。但由于风能的间歇、不可控过非参数回归和自适应重采样方法建立风电功率预性,造成风力发电出力的随机性,势必会给电力系统测区间。文献[7]基于连续预测方法定义了衡量天的安全可靠运行带来严峻挑战。而风电场出力直接气稳定性的风险指标。文献[8]基于人工神经网络取决于风速,风速预测是风电场出力预测的基础。法对风电功率进行了不确定性预测,所得结果已应因此,提高风速预测的精确度和对风速的
4、区间进行用于电网调度中。文献[9]通过对实测功率及不同准确预测,对经济合理地安排机组启停、减少旋转备高度处气象数据对功率预测结果的影响分析,根据用容量、科学地制定发电与调度计划具有非常重要神经网络法建立了误差带预测模型。的意义。以上文献中利用风向、温度、气压、湿度等多种目前,关于风速预测的研究已在国内外广泛展气候影响因素进行研究的比较少,更鲜有综合分析[1-3]开并已取得大量成果,但目前风速点预测结果的点预测的结果误差分布及变化率的影响。文献[10][4]预测误差一般在25%~40%之间,不能满足实际中指出:不同类别的气象条件会产生不同的
5、预测误调度需求。若能在点预测的基础上进行风速的不确差分布,因此考虑多种气象影响因素对提高风速区定性区间预测,则可为机组组合决策和电网调度人间预测的精度是十分必要的。为进一步提高风速区员提供更科学的参考。间预测的精度,利用风向、温度、气压、湿度等多种气不确定性区间预测按照不确定性分析结果的表候影响因素,综合分析点预测的结果误差分布及变达方式可分为:置信区间法、风险指标法和概率值化率的影响,本文引入集对分析(setpairanalysis,法。置信区间方法需设定确定的置信水平,计算预SPA)这一关于不确定性问题的数学理论和方法,为测值可能出现
6、的波动范围。风险指标法针对不同的研究风速的不确定性区间预测提供新的思路和功率预测模型定义相应的风险指标,来反映预测不途径。收稿日期:2012-09-04;修回日期:2013-08-23。1基于集对分析理论的风速区间预测的基国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目本概念(2011AA05A105);国家自然科学基金资助项目(51107014);国家电网公司大电网重大专项资助项目集对分析理论是中国赵克勤教授于1989年提(SGCC-MPLG015-2012)。出的,目前已广泛地应用于现代科学管理、人工智能—6—·绿色电力自动化·郭钰锋,等
7、集对分析理论在风电场风速区间预测中的应用[11-13]和电力系统分析等诸多领域,为研究各领域的2基于集对分析理论的风速区间分类模式不确定性提供了有效的方法。区间预测是一类既含分析有确定性又含有不确定性的预测。而集对分析理论在集对分析理论中,如何对训练数据进行分组的核心思想就是通过集对的联系度将确定性和不确建立集对,对区间预测结果具有关键性的影响。传定性很好地联系起来。集对分析理论无需对各影响统的集对分析原理中的分类方法只是对训练数据进因素的误差分布进行任何的假定,具有较强的稳健行简单的平均区间划分,不能体现出训练数据的概性,而且,由于它可
8、以方便地运用较多的影响因素信率分布、变化率分布情况等信息。因此,本文在传统息,因此对数据中出现的异常点具有耐抗性。应用分类方法的基础上增加以下规则,使风速区间的分集对分析理论进行风速区间预测,
