基于馬爾科夫鏈風速修正的風電功率預測研究.pdf

1、隨著全球經(jīng)濟的飛速發(fā)展，對支撐經(jīng)濟發(fā)展的能源需求量越來越大。由于可利用的傳統(tǒng)化石能源量有限，能源供需不平衡的矛盾限制著世界各國經(jīng)濟的發(fā)展，使得能源短缺成為整個人類社會面臨的問題?；剂系氖褂靡鸬沫h(huán)境污染問題越來越嚴重，逐漸成為當今人類社會共同面臨的巨大挑戰(zhàn)。
　　風能是太陽能的一種轉(zhuǎn)化形式，是一種可再生的清潔能源，而風力發(fā)電是風能利用的主要形式。風力發(fā)電主要受風速和空氣密度的影響，風速的波動性和間歇性使風電場的輸出功率也具有波

2、動性和間歇性，所以大規(guī)模風電并網(wǎng)會對電網(wǎng)的日常穩(wěn)定運行以及電網(wǎng)系統(tǒng)安全和電能質(zhì)量均造成嚴重影響。如果能夠準確的預測出風電功率，便可以有效地改善電力系統(tǒng)運行可靠性，減少風電并網(wǎng)對電力系統(tǒng)的不利影響，并且可以更大限度的利用風力資源。
　　本文提出基于馬爾科夫鏈的風速誤差修正方法，進行風電功率間接預測。在基于NWP風速預測值與SCADA風速值的風速誤差序列的基礎(chǔ)上進行馬爾科夫鏈風速誤差修正。首先對風速誤差序列進行模糊C均值狀態(tài)劃分，統(tǒng)計

3、出初始狀態(tài)中各狀態(tài)的初始概率分布，然后建立各狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移概率矩陣，根據(jù)轉(zhuǎn)移概率矩陣預測出下一時刻風速誤差修正值，進而預測出風速誤差修正值，最終得到修正后的風速值。根據(jù)風速功率曲線分別對風速修正前和風速修正后的風電功率進行預測。
　　為了對提出的馬爾科夫鏈風速誤差修正方法可行性驗證，對不同數(shù)量的風速樣本點進行馬爾科夫鏈風速誤差修正，并對修正結(jié)果的誤差進行分析，結(jié)果證實馬爾科夫鏈風速誤差修正模型可以提高風速預測精度。進行基于馬爾科夫