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基于人工神经网络的风电功率预测.pdf

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第28卷 第0期 中 国 电 机 工 程 学 报 Vol.28 No.0 000.00, 2008 2008年0月00日 Proceedings of the CSEE ©2008 Chin.Soc.for Elec.Eng. 1 文章编号:0258-8013 (2008) 00-0000-00 中图分类号:TM 文献标志码:A 学科分类号:470⋅40 基于人工神经网络的风电功率预测 范高锋,王伟胜,刘纯,戴慧珠 (中国电力科学研究院,北京市 海淀区 100192) Wind Power Prediction Based on Artificial Neural Network FAN Gao-feng, WANG Wei-sheng, LIU Chun, DAI Hui-zhu (China Electric Power Research Institute, Haidian District, Beijing 100192, China) ABSTRACT: Wind power prediction is important to the operation of power system with comparatively large mount of wind power. The wind power prediction methodology is classified in several kinds. The wind power impact factors are analyzed. Wind power prediction based on artificial neural network (ANN) is studied. The impacts of real time measurement power and the atmospheric data at different heights on prediction results are analyzed. The prediction error is analyzed, and the error band is forecasted by another ANN. The results show that an appropriate ANN can improve the prediction precision. The real time measurement power as an input will be better for 30min before prediction, but be worse for 1h before prediction. The atmospheric data at different heights all as input data can improve accuracy compared with the results using hub height data only. The designed ANN can forecast the error band. KEY WORDS: wind farm; power; prediction; artificial neural networks 摘要:风电场输出功率预测对接入大量风电的电力系统运行有重要意义。对风速和风电场输出功率预测的方法进行了分类。分析了风电场输出功率的影响因素,研究了基于人工神经网络的风电场输出功率预测。分析了实测功率数据、不同高度的大气数据对预测结果的影响。分析了预测误差,用神经网络实现了对误差带的预测。研究结果表明,建立合适的神经网络可以提高预测精度;实测功率数据作为输入可以提高提前量为30 min的预测精度,而对提前量为1 h的预测精度会降低;把不同高度的数据都作为神经网络的输入比只采用轮毂高度数据的预测精度高;设计的神经网络能够对误差带进行预测。 关键词:风电场;功率;预测;人工神经网络 0 引言 大规模并网风电场对电力系统的运行带来一些新问题,其中很重要的一方面是对电力系统运行调度的影响[1-4]。风电功率预测对电力系统的功率平 衡和经济调度具有非常重要的意义。国外风电装机容量较大的国家都进行了风电功率预测系统的研究与开发。 风电功率预测方法根据预测的物理量来分类,可以分为2类:第1类为对风速的预测,然后根据风电机组或风电场的功率曲线得到风电场功率输出;第2类为直接预测风电场的输出功率。根据所采用的数学模型不同可分为持续预测法、自回归滑动平均(ARMA)模型法、卡尔曼滤波法和智能方法等。持续预测方法[5]是最简单的预测模型
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