基于天气分型的风电功率预测方法

• 作者: 冯双磊 刘纯 王勃
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 风电场 天气分型 功率 预测 数值天气预报
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 新能源与分布式发电
• 页码范围: 3695-3700
• 页数: 6页
• 分类号: TM614
• 字数: 4437字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2014.01.015

摘要

对风电场输出功率进行预测是保证大规模风电集中并网后电力系统安全稳定运行的有效手段。提出了一种基于天气分型的风电功率预测算法，以数值天气预报(numerical weather prediction，NWP)中的风速向量和压力日变化为基础，采用主成分分析对样本进行降维处理，以聚类分析的方法对天气类型进行分类，针对不同的天气类型分别建立预测模型，并与单一预测模型进行对比。研究结果表明，主成分分析结合聚类分析的方法可实现对天气现象的有效分类；对于较为稳定的天气现象，聚类模型较单一模型的预测精度提高显著，而对于不稳定的天气现象，聚类模型预测精度提高有限；对总体样本而言，基于天气分型的预测方法较常规方法精度提高2%以上。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯双磊		24	568	13.0	23.0
2	刘纯		39	1301	20.0	36.0
3	王勃		14	214	8.0	14.0