风电场风速及风电功率预测方法研究综述.pdf

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1、清洁能源CleanEnergy第27卷第1期电网与清洁能源Vol.27No.12011年1月PowerSystemandCleanEnergyJan.2011文章编号：1674-3814（2011）01-0060-07中图分类号：TM614文献标志码：A风电场风速及风电功率预测方法研究综述洪翠，林维明，温步瀛（福州大学电气工程与自动化学院，福建福州350108）OverviewonPredictionMethodsofWindSpeedandWindPowerHONGCui,LINWei-ming,WENBu-ying（Colle

2、geofElectricalEngineeringandAutomation，FuzhouUniversity，Fuzhou350108，FujianProvince,China）ABSTRACT：Duetotheintermittencyofwindenergyandthe适合于数据获取有一定困难的情况；人工智能预测方法不依non-linearityofpowersystem,thereexistmanyuncertain赖于对象的精确模型，适合于随机非线性系统；综合预测方variableswhichshouldbeconsid

3、eredinthewindpower法可一定程度地扬长避短。本文主要就风电场风速及风电功prediction.Thecurrentpredictionmethodsincludethephysical率预测方法研究进行了综合阐述，并在总结前人研究的基础method,statisticalmethod,learningmethodandthe上提出了一些可进一步研究的问题。comprehensiveonecombiningalltheothermethods.Basedon关键词：风电预测；统计方法；学习方法；综合预测accurat

4、enumericalweatherprediction（NWP）,thephysicalmethodisseldomusedintheshorttermprediction,asitsmodel随着全球石化资源储量的日渐匮乏以及低碳、iscomplicatedanddealswithlargequantitiesofcalculations.环保概念的逐步深化，风能等可再生能源的开发与Themodelofthestatisticalmethodissimpleandrequiresa利用日益受到国际社会的重视。2007年初欧盟曾提

5、smallamountofdata.Itcanbeappliedinthosesituations出，2020年其可再生能源消费将占到全部能源消费wheredataacquisitionisdifficult.TheAImethodissuitablein的20%，可再生能源发电量将占到全部发电量的therandomornon—linearsystemasitdoesnotrelyonthe30%[1]。风力发电是风能的主要利用方式之一。2009accuratemodeoftheobjective.Thecomprehensive

6、method年，全球风电装机总量已达157.9GW，较上年增加maximizesfavorablefactorsandminimizesunfavorableonesas了37.5GW[2]。中国风能资源仅次于美国和俄罗斯，containedinabove-mentionedmethods.Thispaperpresentsabriefoverviewonpredictionmethodsofwindspeedandwind可利用风能资源共计约10亿kW。近些年来风电在中power,andraisesfurtherissueswo

7、rthfurtherresearchonthe国获得了飞速发展，2000年至2009年十年时间，中basisofsummarizingthepreviousstudies.国风电装机容量从0.34GW增至25.8GW[3]；2020年，KEYWORDS:windpowerprediction;statisticalmethods;预计全国风电总装机容量将达到30GW[1]。learningmethods;combinatorialprediction[4]除部分采用离网运行方式外，大容量风电机摘要：由于风能的随机性以及电力系统的非

8、线性等原因，预组多数采用并入电网的运行方式。随着规模越来越测风电功率时需要考虑众多的不确定因素影响。现有预测方大、数量越来越多的风力发电功率注入电网，风能法主要包括物理预测方法、统计预测方法以及学习预测方具有的随机性对电力系统的影响越来越不可忽视。