風(fēng)力發(fā)電功率預(yù)測(cè)

報(bào)告人：班級(jí)：學(xué)號(hào)：風(fēng)電功率預(yù)測(cè)

風(fēng)電功率預(yù)測(cè)背景及意義預(yù)測(cè)方法介紹國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀實(shí)例分析

——灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)總結(jié)

背景及意義

一、背景：

隨著全球石化資源儲(chǔ)量的日漸匱乏以及低碳、環(huán)保概念的逐步深化，風(fēng)能等可再生能源的開(kāi)發(fā)與利用日益受到國(guó)際社會(huì)的重視。但是，由于風(fēng)能的隨機(jī)波動(dòng)性、不可控性等，其大規(guī)模并入電網(wǎng)，將給電力系統(tǒng)的生產(chǎn)和運(yùn)行帶來(lái)極大的挑戰(zhàn)。因此，將風(fēng)力發(fā)電功率從未知變成已知，對(duì)電力系統(tǒng)的運(yùn)行有著重大的意義。背景及意義

二、意義：

服務(wù)于電力系統(tǒng)：有利于運(yùn)行調(diào)度人員合理安排應(yīng)對(duì)措施、調(diào)整和優(yōu)化常規(guī)電源的發(fā)電計(jì)劃，改善電網(wǎng)調(diào)峰能力，提高電網(wǎng)的安全性和穩(wěn)定性。服務(wù)于風(fēng)電場(chǎng)：可以合理安排風(fēng)電場(chǎng)的檢修計(jì)劃，減少棄風(fēng)，提高風(fēng)電場(chǎng)的盈利、減少運(yùn)行成本，提高風(fēng)力發(fā)電在電力市場(chǎng)中的競(jìng)爭(zhēng)力。背景及意義

三、

按時(shí)間分類：

（0h~3h）應(yīng)用于風(fēng)電機(jī)組自身的控制。

（0h~48或72h）應(yīng)用于電網(wǎng)合理調(diào)度，保證供電質(zhì)量，為風(fēng)電場(chǎng)參與競(jìng)價(jià)上網(wǎng)提供保證。

（以天、周或月為單位）主要用于檢修安排或調(diào)試等。目前，中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)還存在比較大的困難。超短期預(yù)測(cè)短期預(yù)測(cè)中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)方法介紹

風(fēng)電功率預(yù)測(cè)1、按預(yù)測(cè)物理量分類：先預(yù)測(cè)風(fēng)速直接預(yù)測(cè)輸出功率預(yù)測(cè)輸出功率風(fēng)機(jī)功率曲線2、按數(shù)學(xué)模型分類：持續(xù)預(yù)測(cè)方法ARMA預(yù)測(cè)方法卡爾曼濾波方法智能方法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3、按輸入數(shù)據(jù)分類：時(shí)間序列法采用數(shù)值天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)物理方法統(tǒng)計(jì)方法綜合方法預(yù)測(cè)方法介紹

一、時(shí)間序列法

該類方法通過(guò)尋找各歷史數(shù)據(jù)在時(shí)序上的相關(guān)性來(lái)對(duì)風(fēng)電功率進(jìn)行預(yù)測(cè)。常見(jiàn)的時(shí)序模型有：自回歸模型（AutoRegressive，AR）滑動(dòng)平均模型（movingaverage，MA）自回歸滑動(dòng)平均模型（AutoRegressiveMovingAverage，ARMA）差分自回歸滑動(dòng)平均模型（AutoRegressiveIntegratedMovingAverage，ARIMA）等。時(shí)間序列法優(yōu)點(diǎn)：不必深究信號(hào)序列的產(chǎn)生背景，序列本身所具有的時(shí)序性和自相關(guān)性已經(jīng)為建模提供了足夠的信息，只需要有限的樣本序列，就可以建立起相當(dāng)高精度的預(yù)測(cè)模型。缺點(diǎn)：但其存在低階模型預(yù)測(cè)精度低、高階模型參數(shù)估計(jì)難度大的不足?？赡苡龅匠耙徊筋A(yù)測(cè)有延時(shí)或某些預(yù)測(cè)點(diǎn)精度不能滿足要求的問(wèn)題，此時(shí)可借助卡爾曼濾波法、滾動(dòng)時(shí)間序列或引入經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸鈦?lái)改進(jìn)原有預(yù)測(cè)模型。預(yù)測(cè)方法介紹二、基于數(shù)值天氣預(yù)報(bào)（NWP）的預(yù)測(cè)：

數(shù)值天氣預(yù)報(bào)（NumericalWeatherPrediction，NWP）根據(jù)大氣實(shí)際情況，在一定的初值和邊值條件下，通過(guò)大型計(jì)算機(jī)作數(shù)值計(jì)算，求解描寫(xiě)天氣演變過(guò)程的流體力學(xué)和熱力學(xué)方程組，預(yù)測(cè)未來(lái)一定時(shí)段的大氣運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和天氣現(xiàn)象的方法。數(shù)值天氣預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)優(yōu)點(diǎn)：較為成熟準(zhǔn)確的風(fēng)電中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)方法，國(guó)內(nèi)外風(fēng)電場(chǎng)預(yù)測(cè)系統(tǒng)多基于物理方法。不需要風(fēng)電場(chǎng)的歷史數(shù)據(jù)，風(fēng)電場(chǎng)投產(chǎn)就可以進(jìn)行預(yù)測(cè)。缺點(diǎn)：要求對(duì)大氣的物理特性及風(fēng)電場(chǎng)特性有準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)描述。模型復(fù)雜、計(jì)算量大，較少用于短期預(yù)測(cè)。常結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等來(lái)提高預(yù)測(cè)精度。預(yù)測(cè)方法介紹三、統(tǒng)計(jì)方法預(yù)測(cè)：

統(tǒng)計(jì)方法不考慮風(fēng)速變化的物理過(guò)程而是根據(jù)歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)找出天氣狀況與風(fēng)電場(chǎng)發(fā)電功率間的關(guān)系然后根據(jù)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和數(shù)值天氣預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)風(fēng)電場(chǎng)未來(lái)的發(fā)電功率進(jìn)行預(yù)測(cè)。目前我國(guó)采用的統(tǒng)計(jì)方法有使用統(tǒng)計(jì)方法修正風(fēng)電場(chǎng)尾流效應(yīng)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響，從而改進(jìn)多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)精度；根據(jù)數(shù)值氣象預(yù)報(bào)的風(fēng)速和風(fēng)向數(shù)據(jù)，采用粒子群優(yōu)化的前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)統(tǒng)計(jì)方法預(yù)測(cè)優(yōu)點(diǎn)：該類方法需要一定量的歷史數(shù)據(jù)對(duì)初始數(shù)據(jù)的質(zhì)量要求比較高，經(jīng)過(guò)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?，局域波分解后可得到平穩(wěn)數(shù)據(jù)列，此類情況預(yù)測(cè)比較準(zhǔn)確。缺點(diǎn)：需要大量歷史數(shù)據(jù)，對(duì)于陣風(fēng)、突變風(fēng)等非平穩(wěn)情況的預(yù)測(cè)精度較差，且隨時(shí)間增加而越來(lái)越差。目前主要還通過(guò)卡爾曼濾波法和時(shí)間序列相結(jié)合滾動(dòng)時(shí)間序列法以及混沌理論等不斷改進(jìn)和提高模型的精確性和適用性。預(yù)測(cè)方法介紹三、智能方法預(yù)測(cè)：

能夠更加準(zhǔn)確地?cái)M合非線性關(guān)系，提高預(yù)測(cè)精度這是改善風(fēng)電預(yù)測(cè)的研究熱點(diǎn)之一。目前已經(jīng)用于風(fēng)電功率預(yù)測(cè)的學(xué)習(xí)方法有RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸多感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粒子群優(yōu)化算法、支持向量機(jī)、小波分析法等。其中尤以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其改進(jìn)方法取得了較好的預(yù)測(cè)效果。預(yù)測(cè)方法介紹三、組合預(yù)測(cè)：

由于預(yù)測(cè)方法各有優(yōu)勢(shì)，多種預(yù)測(cè)方法組合使用成為發(fā)展趨勢(shì)。1、預(yù)測(cè)模型融合組合a、卡爾曼濾波法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，再采用NWP法進(jìn)行風(fēng)電預(yù)測(cè).b、將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部尋優(yōu)與遺傳宏觀搜索相融合。c、粒子群優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、小波改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。2、預(yù)測(cè)模型加權(quán)組合a、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)進(jìn)行風(fēng)電功率加權(quán)組合預(yù)測(cè)等。國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀國(guó)家開(kāi)發(fā)商模型名稱特點(diǎn)投運(yùn)時(shí)間德國(guó)ISETWPMS在線監(jiān)測(cè)、日前風(fēng)電功率預(yù)測(cè)和超短期預(yù)測(cè)（15分鐘-8小時(shí)）三部分，根據(jù)數(shù)值天氣預(yù)報(bào)，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算輸出功率2001德國(guó)OldenBurg大學(xué)Previento使用物理模型，在較大的區(qū)域內(nèi)給出2天的預(yù)測(cè)結(jié)果2002丹麥Ris?實(shí)驗(yàn)室Prediktor使用物理模型，考慮了尾流等的影響1994丹麥科技大學(xué)WPPT利用自適應(yīng)最小平方根法和指數(shù)遺忘算法相結(jié)合給出0.5-36h的預(yù)測(cè)1994丹麥科技大學(xué)聯(lián)合Ris?實(shí)驗(yàn)室Zephry集合了上邊兩個(gè)模型，可以提供0-4h和36-48h的預(yù)測(cè),加入了HIRLAM等氣象模型，長(zhǎng)期預(yù)測(cè)精度提高2003西班牙西班牙可再生能源中心（CENER）與西班牙能源、環(huán)境和技術(shù)研究中心（CIEMAT）聯(lián)合開(kāi)發(fā)LocalPred-RegioPredLocalPred模型用于復(fù)雜地形風(fēng)電場(chǎng)的預(yù)測(cè)，采用CFD算法，使用MM5中尺度氣象模式作為數(shù)值天氣預(yù)報(bào)生產(chǎn)模式。MM5可以預(yù)測(cè)未來(lái)72小時(shí)所有相關(guān)氣象要素，空間分辨率為1km2。RegioPred在LocalPred模型單個(gè)風(fēng)電場(chǎng)預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上，預(yù)測(cè)區(qū)域的功率輸出。2001西班牙卡洛斯三世大學(xué)siperólico統(tǒng)計(jì)模型2002美國(guó)AWSTruewindeWind包括一組高精度的三維大氣物理數(shù)學(xué)模型、適應(yīng)性統(tǒng)計(jì)模型、風(fēng)電場(chǎng)輸出模型和預(yù)測(cè)分發(fā)系統(tǒng)1998國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀國(guó)內(nèi)：2008年11月，我國(guó)首套具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的風(fēng)電功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)WPFS由中國(guó)電力科學(xué)研究院研發(fā)完成，各風(fēng)電場(chǎng)的全年預(yù)測(cè)均方根誤差為16-19%，全省每月的平均誤差在11-13%之間。2010年華北電力大學(xué)與龍?jiān)达L(fēng)力發(fā)電有限責(zé)任公司合作開(kāi)發(fā)了風(fēng)電場(chǎng)發(fā)電功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)整體技術(shù)達(dá)到國(guó)際先進(jìn)水平，其中超短期預(yù)測(cè)算法與技術(shù)處于國(guó)際領(lǐng)先水平。2011年由中國(guó)節(jié)能環(huán)保集團(tuán)公司(簡(jiǎn)稱中國(guó)節(jié)能)和中國(guó)氣象局共同研發(fā)的風(fēng)電功率預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)系統(tǒng)正式落戶中節(jié)能張北滿井風(fēng)電場(chǎng)，2012年10月，甘肅成為中國(guó)第一個(gè)覆蓋全省的風(fēng)電功率超短期預(yù)測(cè)的省份，甘肅省電力公司研發(fā)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與超短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)通過(guò)實(shí)時(shí)采集測(cè)風(fēng)塔監(jiān)測(cè)的風(fēng)能數(shù)據(jù)、風(fēng)電基地所有風(fēng)機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)，采用多套數(shù)值天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)源，實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)電預(yù)測(cè)。2013年5月2日，國(guó)電科環(huán)所屬北京華電天仁電力控制技術(shù)有限公司基于云平臺(tái)的遠(yuǎn)程集中式風(fēng)電功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)正式投入運(yùn)行。實(shí)例分析——灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)源：甘肅橋?yàn)衬筹L(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)一：2013年8月1日18:00-21:15間隔15min前10個(gè)點(diǎn)作樣本數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來(lái)4個(gè)點(diǎn)。數(shù)據(jù)二：2013年8月6日