基于功率波动过程的风电功率短期预测及误差修正

作者：丁明; 张超; 王勃; 毕锐^*; 缪乐颖; 车建峰

来源：电力系统自动化, 2019, 43(03): 2-9.

• 风电功率预测
• 波动特性
• 神经网络
• 引力搜索
• 误差修正

风资源因具有较强的波动性、随机性与间断性等特点而导致风电功率预测精度不高。为减小风电功率波动对电网的冲击,提高电力系统对风电的接受与消纳能力,提出了改进的风电功率短期预测方法与基于波动的误差修正方法。首先将风电功率按不同波动过程进行聚类划分,提取不同波动的特征曲线对功率值进行修正;采用引力搜索算法优化的反向传播神经网络(GSA-BP)作为基本预测方法进行预测;分析不同波动过程下的预测误差表现,建立预测误差与综合气象指标的映射关系。针对不同波动过程建立相应的风电功率误差修正模型,提出了线性模型和GSA-BP非线性模型相结合的方式对预测误差进行修正,最后以功率预测值叠加预测误差修正值作为最终预测结果。该风电功率预测误差修正方法不仅涉及风速风向等常规因素,而且考虑到了风电功率的波动性。

• 单位
  合肥工业大学; 中国电力科学研究院有限公司