基于爬坡特征与改进PRAA的深远海风电功率短期预测研究

作     者：黄冬梅 张佳慧 时帅 宋巍 杜伟安 HUANG Dongmei;ZHANG Jiahui;SHI Shuai;SONG Wei;DU Weian

作者机构：上海电力大学电气工程学院上海200090 国网冀北电力有限公司张家口供电公司河北张家口075000 上海海洋大学信息学院上海201306 华能(浙江)能源开发有限公司清洁能源分公司浙江杭州310014 

出 版 物：《电力科学与技术学报》 (Journal of Electric Power Science And Technology)

年 卷 期：2024年第39卷第3期

页      面：187-198页

学科分类：08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 

基　　金：国家重点研发计划(2021YFC3101602) 华能集团总部科技项目(HNKJ20-H66) 

主　　题：深远海风电 风电功率爬坡事件 PRAA 爬坡特征量 风电功率短期预测 

摘      要：深远海海域情况复杂,海面风速极易受海洋中尺度事件影响。所造成的异常数据点和Bump事件将导致爬坡检测准确率下降,影响深远海风电功率短期预测精度。因此,提出了一种同时考虑爬坡事件以及深远海气象因素的深远海风电功率短期预测方法。首先,设计基于状态标记和滑动窗口改进的参数和分辨率自适应算法(parameter and resolution adaptive algorithm,PRAA)实现爬坡事件检测并完成特征量提取;其次,分析深远海风速、风向及温度等多因素关联关系,扩充深远海气象因素特征样本维度,并通过主成分分析法(principal component analysis,PCA)深度挖掘潜在特征;最后,基于某海上风电场的实测数据,采用考虑爬坡和深远海气象因素的轻量梯度提升机(light gradient boosting machine,LightGBM)算法完成深远海风电功率的短期预测,仿真结果验证了所提方法的有效性。