基于WP风向趋变特性与决策树的风电功率预测

作者：师洪涛; 李梓鑫^*; 丁茂生; 雷冰冰; 高天霁

来源：现代电子技术, 2021, 44(23): 175-179.

DOI：10.16652/j.issn.1004-373x.2021.23.035

• 风电功率预测
• 风向趋变特性
• 小波包
• 决策树
• 风电并网
• 风向因素

准确的风电功率预测结果可以用于电网的生产计划安排与系统运行风险评估,对系统的稳定运行具有重要意义。传统的风电功率预测中,对风向因素研究较少,大多研究将其直接输入预测模型或与其他因素进行简单结合,往往不能准确挖掘风向特性,然而风向的变化亦会影响风机发电状态,尤其在风向高频波动时,进而导致输出功率的变化。针对上述问题,首先分析了风向变化对风电功率的影响,提出一种新的基于小波包(Wavelet Packet,WP)提取风向趋变特性的方法,结合决策树构建风电功率预测模型,较为准确挖掘风向因素中更多的信息,提高了风电功率预测的精度。算例结果分析验证了文中提出的预测方法的有效性。

• 单位
  北方民族大学