基于改进持续法的短期风电功率预测.pdf

《基于改进持续法的短期风电功率预测.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第26卷第12期1822010年12月农业工程学报TransactionsoftheCSAEVr01．26No．12Dec．20lO基于改进持续法的短期风电功率预测李丽，叶林※(中国农业大学信息与电气工程学院，北京100083)摘要：为了有效减轻风能波动对电网的影响，提高风电在电力市场中的竞争力，风电功率预测研究具有重要意义。该文提出了基于小波变换的改进持续法，对短期风电功率预测进行研究。该方法首先利用小波变换将原始风速信号分解为高频部分和低频部分，针对高频信号相邻的两个数据之间相似度较低，波动较大的特点，采用滑动平均法进行预测，而低频信号仍然采用

2、持续法预测，最后通过小波重构以及风电功率特性曲线转换得到风电功率预测值。与原持续法相比较，平均相对误差由17．10％降至11．81％，平均绝对误差由39．58kW降至23．48kW，有效地提高了短期风电功率预测的精度，具有一定的实际应用价值。关键词：风电，预测，小波分析，持续法，滑动平均，相似度，功率特性曲线doi：10．3969／j．issn．1002—6819．2010．12．031中图分类号：$213，TM614文献标志码：A文章编号：1002—6819(2010)一12—0182—06李丽，叶林．基于改进持续法的短期风电功率预测[J]．农业

3、工程学报，2010，26(12)：182—187．LiLi，YeLin．Short—termwindpowerforecastingbasedOnallimprovedpersistenceapproach[J]．TransactionsoftheCSAE，2010，26(12)：182—187．(inChinesewithEnglishabstracO0引言在农村和一些偏远山区，供电紧缺，用电难等问题依旧存在。目前，可再生的清洁能源作为常规能源的补充，能够缓解部分农村用电紧张的问题。而其中，风能的发展较为迅速，越来越受到世界各国的高度重视。专家乐

4、观地估计，在未来20a，风能产业的增加值将达到5000亿美元【lJ。欧盟计划在未来5a内推动风能利用计划，很多国家也纷纷提高风电装机容量，其总装机容量居世界第三位【2l。在丹麦的电力消耗总量中，有20％来自风能，西班牙的总发电量中有40％来自风能。预计到2020年，英国纳入自己的能源规划中。截至2009年底，中国风电中装机容量达到3000万kW，中国的累计装机容量仅次于美国排名第二，占全球风电装机总量的16％i2j。因为受地理条件和季节的影响，风能具有间歇性和不确定性，所以当风电场接入电力系统后，会对电网的经济稳定运行和供电质量带来一定的影响。为了

5、保证风力发电系统稳定运行和供电系统的可靠性，必须对供电系统进行有效地规划调度。而风力发电本身所特有的不确定性，增加了电网调度的难度。通常通过增加系统的收稿日期：2010-03-16修订日期：2010-11-29基金项目：国家自然科学基金项目(51077126)；教育部科学技术重点研究项目(109017)；教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-08-0543)；北京市自然科学基金项目(3113029)作者简介：李丽(1985一)．女，河北人，从事风电功率预测的研究。北京中国农业大学信息与电气工程学院，100083。Email：lily@．_0421

6、63COlll※通信作者：叶林(1968一)，男，湖北人武汉人，教授，博士生导师，德国洪堡学者，从事电力系统自动化、新能源发电与超导电力应用方面的科研和教学工作。北京中国农业大学信息与电气工程学院，100083。Emaii：yl@eau．edu．cn旋转备用容量来解决风电场发电量不确定的难题，但是这又会间接增加风力发电的整体运行成本。为此有必要开展风电功率预测方面的研究工作。1风电功率预测方法风电场风电功率预测可分为短期风电功率预测和中长期风电功率预测。准确的短期风电功率预测，有利于电网调度部门调整调度计划，同时减轻风电场出力波动对电网的不利影响，

7、从而有效地减少电力系统的运行成本，并且有利于在开放的电力市场环境下，制定正确的电能交换计划【3】；准确的中长期风电功率预测有利于风电场的规划设计14】。本文丰要讨论风电功率的短期预测。目前短期风电功率的预测方法主要有以下几种，例如持续法【3】、卡尔曼滤波法(KalmanFilters)14]、随机时间序列澍51、人工神经网络法(心Ⅲ)【6J、模糊逻辑法(FuzzyLogic)嘎空间相关性、法【8】等。其中，卡尔曼滤波法将风速作为状态变量，建立状态空间模型进行预测14J。这种算法是在假定噪声的统计特性已知的情况下得出的，但是估计噪声的统计特性是比较困

8、难的：随机时间序列法只要已知风电场的单一风速时间序列即可建立预测模型，但对于随季节变化的且具有非平稳特征的风速数据，由于其