基于风场景识别的动态风电功率概率预测方法

• 作者: 冯双磊 刘永前 张慧玲 张浩 阎洁
• 来源期刊: 现代电力
• 学科: 工学
• 关键词: 风场景 动态预测 风电场 概率预测 细化建模
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 风电技术
• 页码范围: 51-58
• 页数: 8页
• 分类号: TM614
• 字数: 6086字
• 语种: 中文

摘要

传统风电功率预测是确定的、静态的、非条件性的,无法代表不同外部状态的发电过程,缺失预测误差的概率性信息.针对上述问题,提出了一种动态的基于风场景识别的风电功率概率预测方法.首先建立基于K-means的风场景识别模型,根据风速和风向识别自然风特征,据此划分风电场风况类别.然后针对各风况类别建立基于相关向量机的概率预测模型.在实际预测中,根据实时风况动态调整概率预测模型参数.以中国西北某风电场为例进行验证,结果表明,该方法提高了单点预测精度、概率预测可靠性和技术分数、运行效率,为预测细化建模提供新的解决思路.

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	张慧玲		5	67	5.0	5.0