一种短期风电功率集成预测方法

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1、第44卷第7期电力系统保护与控制Vb1．44NO．72016年4月1日PowerSystemProtectionandControlApr．1，2016DOI：10．7667／PSPC151030一种短期风电功率集成预测方法张颖超，郭晓杰，叶小岭，邓华(1．南京信息工程大学信息与控制学院，江苏南京210044；2．南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心，江苏南京210044)摘要：为提高短期风电功率预测精度，缩短模型训练时间，提出了一种短期风电功率集成预测方法。根据风速功率曲线和风速频率特征，将风速划分为高、中、低三段，并对每段的风速功率特征进行统计分

2、析。高、低风速段功率波动较大，使用最小二乘支持向量机(LeastSquaresSupportVectorMachine，LSSVM)方法可取得较高的预测精度。中风速段风速数据点较多，且风速和功率有明显的物理关系，使用高斯(Gaussian)模型预测。并用风速功率等级表对各段预测的结果进行订正，保证了算法的稳定性。用上海某风电场2014年的历史数据，验证了Gaussian模型以及高、中、低风速段对应的预测算法选取的合理性。与LSSVM预测方法相比较，集成预测方法既提高了预测精度又缩短了预测时间，适合风电场短期功率的实时预测。关键词：短期风电功率预测；集成预测方法；G

3、aussian模型；LSSVM；WeibullAnintegratedforecastingmethodofshort-termwindpowerZHANGYingchao一，GUOXiaojie，YEXiaoling一，DENGHua，。(1．NanjingUniversityofInformationScience&Technology,Nanjing210044，China；2．CollaborativeInnovationCenteronForecastandEvaluationofMeteorologicalDisasters，NanjingUniver

4、sityofInformationScience&Technology,Nanjing210044．China)Abstract：Anintegratedforecastingmethodofshort—termwindpowerispresentedforimprovingpredictionaccuracyandshorteningthemodeltrainingtime．Basedonthecharacteristicofwindpowercurveandwindspeed~equency,thewindspeedisdividedintohigh，medi

5、umandlowthreesegments，andeachwindpowercharacteristicisanalyzed．Asthepredictedpowershowslargerfluctuatedstatusesinsegmentsofhighandlowwindspeed，SOLeastSquaresSupportVectorMachineisusedtoachievebetterpredictionaccuracy．Muchmoredatacanbeaccessedinthemediumsegment，andthereisanobviousphysi

6、calrelationshipbetweenwindspeedandpower,SOGaussianModelisusedunderthissortofcircumstance．Atthesametime，theleveltableofwindandpowerisusedtorevisethepredictedpowerineachsectiontoensurethestabilityofthealgorithm．TherationalityofGaussianmodelandselectionofalgorithminhigh，mediumandlowsegme

7、ntisverifiedbyusingthehistoricaldataofawindfarmofShanghaiin2014．ThesimulatedresultcomparedwithLSSVM’Sshowsthattheproposedalgorithmcannotonlyimprovethepredictionaccuracy，butalsoshortenthemodeltrainingtime．Itcanbewellusedtopredictshort-termwindpowerinreal—time．Keywords：short-termwindpow

8、erpre