風(fēng)電場(chǎng)數(shù)據(jù)特征提取及風(fēng)電功率實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)研究.pdf

1、風(fēng)能具有高隨機(jī)性與波動(dòng)性,導(dǎo)致大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)后可能出現(xiàn)電壓和頻率發(fā)生偏差、電壓波動(dòng)、甚至脫網(wǎng)等現(xiàn)象。對(duì)風(fēng)電輸出功率進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè),可以為電力系統(tǒng)的安全、經(jīng)濟(jì)和優(yōu)質(zhì)運(yùn)行提供重要支持。在前期研究工作中,發(fā)現(xiàn)風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速分布特征、影響因素重要性特征、訓(xùn)練樣本相似性特征這三個(gè)數(shù)據(jù)特征量對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果有著重要的影響。由此可見(jiàn),風(fēng)電場(chǎng)的數(shù)據(jù)特征是影響輸出功率預(yù)測(cè)精度的重要原因之一。本課題通過(guò)對(duì)多個(gè)地區(qū)典型風(fēng)電場(chǎng)數(shù)據(jù)特征的提取與分析,探尋這些數(shù)據(jù)特征與預(yù)測(cè)精

2、度之間的關(guān)聯(lián)性,為選擇合理有效的建模方法提供理論依據(jù),不斷優(yōu)化預(yù)測(cè)模型,進(jìn)一步提高風(fēng)電功率預(yù)測(cè)精度。為此,本文主要做了以下工作:
　　1)針對(duì)不同預(yù)測(cè)途徑影響預(yù)測(cè)精度與預(yù)測(cè)運(yùn)算量問(wèn)題,在分析風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速分布特征的基礎(chǔ)上,提出了一種基于風(fēng)速分布特征的風(fēng)電功率分組預(yù)測(cè)方法,并將所提方法的預(yù)測(cè)結(jié)果與單臺(tái)機(jī)組功率預(yù)測(cè)后疊加得到整場(chǎng)功率、整場(chǎng)功率直接預(yù)測(cè)兩種途徑方法進(jìn)行比較分析,結(jié)果表明該方法在保留原有精度的基礎(chǔ)上大大減少了預(yù)測(cè)計(jì)算量。

3、>　　2)在分析影響因素重要性特征和訓(xùn)練樣本相似性特征的基礎(chǔ)上,提出了一種基于模糊粗糙集與改進(jìn)聚類的風(fēng)速預(yù)測(cè)方法。首先,采集風(fēng)電場(chǎng)數(shù)據(jù)信息,建立風(fēng)速知識(shí)系統(tǒng),采用模糊粗糙集對(duì)影響風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速的多種因素進(jìn)行了屬性約簡(jiǎn),對(duì)模型輸入變量進(jìn)行了優(yōu)化,并得到了約簡(jiǎn)后各影響屬性對(duì)決策的重要性;然后,考慮了不等同重要性信息在聚類時(shí)起的作用,提出了基于屬性重要性的加權(quán)歐氏距離改進(jìn)聚類方法,分別建立了各類預(yù)測(cè)模型,并采用改進(jìn)聚類提取相似性較高的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練