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楊明、韓學(xué)山多名專家:多風(fēng)電場(chǎng)輸出功率的多維場(chǎng)景預(yù)測(cè)

2015-09-23 來源:電力系統(tǒng)自動(dòng)化 瀏覽數(shù):1135

截止到2013年年底,我國(guó)大陸累積風(fēng)電裝機(jī)總?cè)萘窟_(dá)91,424MW。風(fēng)電場(chǎng)多集中分布在黑龍江、甘肅等風(fēng)能較豐富的地區(qū),其中一些地區(qū)已實(shí)現(xiàn)大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)。

  1、為何要對(duì)多風(fēng)電場(chǎng)的輸出功率進(jìn)行預(yù)測(cè)?
  截止到2013年年底,我國(guó)大陸累積風(fēng)電裝機(jī)總?cè)萘窟_(dá)91,424MW。風(fēng)電場(chǎng)多集中分布在黑龍江、甘肅等風(fēng)能較豐富的地區(qū),其中一些地區(qū)已實(shí)現(xiàn)大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)。例如,黑龍江電網(wǎng)包含45個(gè)并網(wǎng)風(fēng)電場(chǎng),并網(wǎng)容量達(dá)3,153MW,占該地區(qū)總裝機(jī)容量的14.8%。由于風(fēng)電發(fā)展速度極為迅速而輸電網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)建相對(duì)較為緩慢,電網(wǎng)中輸電阻塞頻繁發(fā)生。為了提高大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行的安全性和經(jīng)濟(jì)性,在電網(wǎng)調(diào)度中考慮輸電約束,預(yù)測(cè)單個(gè)乃至整個(gè)地區(qū)的風(fēng)場(chǎng)輸出功率是必要的。此外,還需要對(duì)多個(gè)風(fēng)電場(chǎng)的輸出功率之間的相關(guān)性進(jìn)行估計(jì),以充分利用電網(wǎng)的可調(diào)節(jié)容量。
  2、為何要進(jìn)行風(fēng)電場(chǎng)輸出功率的場(chǎng)景預(yù)測(cè)?
  雖然很多學(xué)者們已在提高輸出功率預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性方面付出了很大努力,但目前仍然很難實(shí)現(xiàn)風(fēng)力發(fā)電的精確預(yù)測(cè)。因此,在預(yù)測(cè)中包含不確定性信息對(duì)電力系統(tǒng)的運(yùn)行至關(guān)重要。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),一些專家提出了一些參數(shù)或者非參數(shù)方法,如分位點(diǎn)回歸方法、區(qū)間估計(jì)方法及概率密度預(yù)測(cè)方法。這些方法可以以多種形式為用戶提供風(fēng)電功率預(yù)測(cè)的不確定性信息。
  風(fēng)電場(chǎng)輸出功率的時(shí)空關(guān)聯(lián)信息對(duì)于電力系統(tǒng)運(yùn)行決策有重要價(jià)值。現(xiàn)有的風(fēng)電功率不確定預(yù)測(cè)方法多針對(duì)單個(gè)風(fēng)場(chǎng),或者通過對(duì)風(fēng)電場(chǎng)短期輸出功率時(shí)域相關(guān)信息進(jìn)行效用分析以對(duì)單個(gè)風(fēng)電場(chǎng)輸出功率的概率密度函數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè),或者形成單一風(fēng)電場(chǎng)包含預(yù)測(cè)時(shí)段間相關(guān)信息的短期風(fēng)電功率統(tǒng)計(jì)場(chǎng)景。然而,這些方法均忽略了風(fēng)電的空間相關(guān)結(jié)構(gòu)信息。
  本文所提出的多風(fēng)電場(chǎng)輸出功率的多維場(chǎng)景預(yù)測(cè),目的即是在預(yù)測(cè)結(jié)果中包含多個(gè)風(fēng)場(chǎng)輸出功率在時(shí)間上、空間上的相關(guān)性信息,為電網(wǎng)運(yùn)行決策提供重要參考。
  3、如何實(shí)現(xiàn)多風(fēng)電場(chǎng)輸出功率的場(chǎng)景預(yù)測(cè)?
  以某地區(qū)3座實(shí)際風(fēng)電場(chǎng)為研究對(duì)象進(jìn)行預(yù)測(cè)模型構(gòu)建,將數(shù)據(jù)樣本分為訓(xùn)練集、測(cè)試集和驗(yàn)證集,其中訓(xùn)練集用于訓(xùn)練支持向量機(jī)(SVM)模型;測(cè)試集可獲得單點(diǎn)值預(yù)測(cè)結(jié)果和預(yù)測(cè)誤差樣本,用于訓(xùn)練稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)(SBL)模型和估計(jì)基于核函數(shù)(Copula函數(shù))的動(dòng)態(tài)條件相關(guān)矩陣回歸(DCCMR)模型參數(shù);驗(yàn)證集用于評(píng)估預(yù)測(cè)模型的性能。每個(gè)風(fēng)電場(chǎng)在每個(gè)時(shí)段的輸出功率被當(dāng)作一個(gè)隨機(jī)變量,預(yù)測(cè)結(jié)果為風(fēng)電場(chǎng)輸出功率的可能軌跡,即多維場(chǎng)景。假設(shè)有L個(gè)風(fēng)電場(chǎng)和預(yù)測(cè)前瞻T小時(shí),多維場(chǎng)景的維度是K=LT。場(chǎng)景預(yù)測(cè)的流程如圖1所示。
  圖1場(chǎng)景預(yù)測(cè)流程
閱讀上文 >> 王首成:風(fēng)力發(fā)電設(shè)備何去何從
閱讀下文 >> 華青松:華銳風(fēng)電全力部署智慧能源戰(zhàn)略

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