風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)電功率概率預(yù)測(cè)研究.pdf

1、我國(guó)作為世界上最大的能源消耗國(guó)，油氣能源的高依賴度，導(dǎo)致能源安全問(wèn)題、環(huán)境問(wèn)題日益明顯。隨著風(fēng)力發(fā)電技術(shù)的不斷提升，風(fēng)電場(chǎng)裝機(jī)容量和風(fēng)電的并網(wǎng)規(guī)模不斷增加，為我國(guó)帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)效益的同時(shí)，緩解了能源安全并來(lái)帶了環(huán)境效益。為了保證電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和供電系統(tǒng)的可靠性，必須對(duì)供電系統(tǒng)進(jìn)行有效的計(jì)劃、調(diào)度。然而，風(fēng)電作為一種間歇性的電源，其波動(dòng)性和不確定性，增加了對(duì)電網(wǎng)進(jìn)行安全調(diào)度的難度，加重系統(tǒng)備用容量的負(fù)擔(dān)。因此，對(duì)風(fēng)電場(chǎng)輸出功率的準(zhǔn)確預(yù)

2、報(bào)，不僅有助于合理的安排調(diào)度計(jì)劃，實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)的供需平衡，同時(shí)能有效降低備用容量、降低發(fā)電總成本。
　　本文中對(duì)風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)電功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)的國(guó)內(nèi)外情況作了較為全面的介紹。其中，大部分的預(yù)測(cè)系統(tǒng)都采用了單點(diǎn)值預(yù)測(cè)方法，這些方法能夠給出未來(lái)時(shí)段內(nèi)風(fēng)電功率最有可能出現(xiàn)的功率值;然而，單點(diǎn)值預(yù)測(cè)方法無(wú)法提供風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)電功率輸出的不確定性信息。概率性預(yù)測(cè)方法的出現(xiàn)，成為解決風(fēng)電功率預(yù)測(cè)不確定性信息缺失的關(guān)鍵。此類方法不但能通過(guò)期望的方式給出單點(diǎn)值

3、預(yù)測(cè)結(jié)果，同時(shí)能夠以概率分布的方式，提供預(yù)測(cè)誤差的分布信息，為電力系統(tǒng)調(diào)度決策、運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供更加豐富的信息。
　　本文首先從ARMA和SVM這兩種單點(diǎn)值預(yù)測(cè)方法入手，分析了這兩種單點(diǎn)值預(yù)測(cè)方法的各自特點(diǎn)。而后，采用ARMA和SVM作為函數(shù)模型，實(shí)現(xiàn)了ARMA—分位數(shù)和SVM—分位數(shù)這兩種基于分位數(shù)的概率性預(yù)測(cè)方法。在對(duì)SVM—分位數(shù)概率性預(yù)測(cè)方法的建模分析中，得到了分位數(shù)方法的概率密度函數(shù)，同時(shí)提出了對(duì)概率性預(yù)測(cè)結(jié)果檢驗(yàn)值較差