基于局域一阶加权法风电功率超短期预测研究

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1、第35卷第5期东北电力大学学报V0J_35．No．52015年l0月JournalofNortheastDianliUniversityOet．．20l5文章编号：1005—2992(2015)05—0006—05基于局域一阶加权法的风电功率超短期预测研究杨茂，季本明(东北电力大学电气工程学院，吉林吉林132012)摘要：准确的风电功率实时预测，对电力系统安全、经济高效运行有着重要作用。基于相空问重构理论，提出了一种局域一阶加权法，以马式距离作为邻近相点的判据，权值的选择以邻近相点和参考相点的距离为依据，构建预测模型。以东北某风电场的实测风电功率时间序列为例，进行仿真分析，结果表明

2、模型可有效地提高预测精度。关键词：风电功率；相空间重构；预测；马氏距离中图分类号：TM614文献标识码：A随着化石燃料的Et益枯竭、环境污染的日益严重，清洁无污染的风能亟待需要被大规模开发利用，在我国，风电产业发展势头良好，根据中国风能协会的统计，截止到2014年12月，全国(除台湾地区外)新增装机容量23196MW，累计装机容量达到l14609MW。随着风电接入的日益增多，风电并网带来的电力系统稳定性、安全性和合理调配等一些列问题¨J。准确的风电功率预测，对电力系统安全、高效运行有重要意义。为此，国内外针对风电功率预测做了大量工作，提出了时间序列法j、自回归滑动平均模型j、人工神

3、经网络和支持向量机等预测方法。这些预测方法都带有人为主观性，而混沌理论预测模型是根据时间序列本身的客观规律进行建模，避免了人为主观性。因此，用混沌预测模型对风电功率进行预测，其预测精度会更高。目前，已经通过不同方法证明了，风电功率时间序列是典型的混沌时问序列。。。基于此，提出了局域一阶加权预测模型，并将其应用于风电功率实时预测中，以东北某风电场的实测有功时间序列为例，进行仿真分析，预测结果验证了模型的有效性。1相空间重构相空间理论认为：时间序列包含了系统状态所需要的全部动力学信息，Taken⋯证明了，存在一个合适的嵌入维m，在重构后的嵌入维空间里可以把时间序列原空间状态轨道的最主要

4、的特征恢复出来，这为混沌序列的预测奠定了理论基础。设时间序列为，i：1，2，⋯n}，根据C—C算法选取的嵌入维m与延迟时间，把时间序列拓展成m维相量：11+r⋯1m一1rY'2X2+r⋯X2+m一1=●-●●XMXM”⋯3fM+(m—1)rM=N一(m一1)r收稿日期：2015—07—20基金项目：国家重点基础研究发展计划项目(973计划)(2013CB228201)；国家自然科学基金项目(51307017)；吉林省科技发展训‘划项目(2014O520129JH)；吉林省产业技术研究与开发专项计划项目(2014Y124)作者简介：杨茂(1982一)，男，吉林省吉林市人，东北电力大学

5、电气工程学院副教授，博士，主要研究方向：风力发电．第5期杨茂等：基于局域一阶加权法的风电功率超短期预测研究72局域一阶加权法2．1马氏距离马氏距离(MahalanobisDistance)是由印度统计学家马哈拉诺比斯(P．C．Mahalanobis)提出的，马氏距离表示数据的协方差距离，是一种非常有效的计算两个样本之间相似度的方法。假设时间序列{，1，2，⋯n}相空间重构后的m相点如公式(1)，X的协方差矩阵记为S，则相点X和，的马氏距离定义为：d=√(—，)S-1(—，)．(2)∑2．2局域一阶加权法p／假设时间序列，=1，2，⋯}相空间重构后的相点如公式(1)，找到参考相点的q

6、个邻近相点二彗并且到的马氏距离计为d，则X的权值定义为：一0exp(一z(d一di))／p。一_————————一，，一6∑exp(一l(dj—drain))、：式中：d为邻近相点到X的最小距离；z为参数，取值为1，则局域一阶的拟合为：0X1=al+bX“，i=1，2，⋯，q，(4)式中：，=(1，1，⋯1)，公式(4)的相量形式为：，X11+lX垃+1，2(5)●●●：：：，幻+1式中，I=，当嵌入维数m=1时，应用加权最小二乘法有：q∑p(％+一。一)。一min．(6)将公式(6)看成关于a、b的二元函数，两边求导可得到：(7)化简后得到：n∑P+b∑P2=∑Pi=li=1=1

7、(8)qq，0+b∑P=∑P⋯即：12(9)8东北电力大学学报第35卷qqqqq式中，4p；A·p2z；zzp；p⋯；Bzp⋯，由公式(9)得：a=B2，1l1一n1’^n(10)B1一B2XAl1，D=——’A12一A22》(AI1贝0预’?贝4丰目点为X+=al+6M。3风电功率实时预测以某东北风电场的实测有功率序列为例，数据样本为177台风机，每台风机的额定装机容量为1．5lVIW，风电场总装机容量为265．5MW。图1为风电场某年8月1El到8月30日的实测风