检索结果-南通市图书馆

作者：彭天东北电力大学

学位级别：硕士

隐藏在时代的快速发展形势下的是一次能源的快速消耗,如何开发利用新能源是新时代面临的挑战。蕴量巨大的风能有着分布广泛、无污染和可再生等优点,使其有潜力在短时间内代替一次能源。近年风电产业快速发展,其分布规模已经进步到集群... 详细信息

隐藏在时代的快速发展形势下的是一次能源的快速消耗,如何开发利用新能源是新时代面临的挑战。蕴量巨大的风能有着分布广泛、无污染和可再生等优点,使其有潜力在短时间内代替一次能源。近年风电产业快速发展,其分布规模已经进步到集群式、大规模分布,但是风能的间歇性、随机性和波动性的特点,使其功率输出存在一定的波动性,影响着电力系统实时运行的安全稳定。风电集群的区域划分考虑到各区域风电场独自的时空特性,更符合各不同区域的出力特性,然而风能的特点使得首次的划分不适用于全时段,因此需对其进行多时段的划分。为准确描述各时段各区域的出力特性,需感知其变化趋势,由此本文提出计及多时段趋势感知的风电集群功率超短期预测方法。(1)风电功率数据是开展风电后续研究的基础,异常数据的存在影响对风电机组运行规律的研究。高质量的风电功率数据可以为功率预测提供更好的环境,有望进一步提高预测精度。针对传统识别与重构算法缺少对风速与功率间耦合关系的分析,本文提出一种基于风速升降特性的识别算法和基于风速波动特性的重构算法。(2)数值天气预报(Numerical Weather Prediction,nwp)包含多个区域不同高度的风速和风向等气象信息,其与实测数据不可避免地存在误差。本文首先分析nwp风速误差的分布特性,得到仅依靠风速数值大小难以确定误差值的结论,进而分析误差与nwp风速的数值特征的多因素的耦合关系,由此提出将nwp风速的数值大小和升降趋势共同作为输入的修正模型,提高nwp数据的修正精度,进而提高风功率预测的准确性。(3)为充分利用预测功率信息和数值天气预报信息,本文提出一种基于功率变化趋势和风速变化波动的二维坐标的风电场动态分群方法。将4h时间尺度的预测过程分成4个等长时间尺度的循环过程,即对4h进行多时段的划分,在各时段中应用平衡迭代规约和聚类(Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies,BIRCH)对各场站的二维坐标聚类,即通过对预测信息的感知进而完成对集群的划分,根据划分结果构建训练集,通过门控循环单元(Gate Recurrent Unit,GRU)模型完成各子集群的功率预测,重复这一过程直至完成4h的超短期功率预测。(4)风电功率预测不是单一环节的,是多环节交互影响的流程性工作。目前多数的评价体系只针对最终的预测结果,缺少对误差成因的具体分析。本文提出针对误差成因的评价体系,利用nwp信息、各气象的实测数据、风电场实际运行数据等,对完整的风电功率预测流程解构,分析各环节对预测总误差的影响程度。进而对各环节与总误差进行灵敏度分析。在后续预测上,可通过改善灵敏度最高的环节以达到最有效的精度提升。

关键词：风速升降特征 nwp风速修正集群划分风电功率超短期预测误差成因

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计及多源风速信息的风电功率超短期预测

计及多源风速信息的风电功率超短期预测

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作者：刘慧宇东北电力大学

学位级别：硕士

近年来,在全球的化石燃料日渐枯竭,在我国大力发展可再生能源背景下,风力发电技术扮演着重要角色。但风力发电伴随着风的波动性、间歇性和不确定性对电网的稳定运行带来严峻的挑战。因此风电功率的准确预测对整个风力发电事业的发展产... 详细信息

近年来,在全球的化石燃料日渐枯竭,在我国大力发展可再生能源背景下,风力发电技术扮演着重要角色。但风力发电伴随着风的波动性、间歇性和不确定性对电网的稳定运行带来严峻的挑战。因此风电功率的准确预测对整个风力发电事业的发展产生巨大影响。鉴于此提高风电预测精度已经成为一个重要课题。首先,针对风电场的测风塔实测风速和数值天气预测（Numerical Weather Prediction,nwp）风能数据,其数据特征的研究是提高预测精度的前提条件,通过定量分析得nwp风能信息、测风塔实测风速信息的关联程度,再通过长短期记忆网络（long-short term memory,LSTM）对nwp风速进行修正。其次,提出一种基于原子稀疏分解（Atomic Sparse Decomposition,ASD）和混沌理论的风电功率超短期多步预测模型。首先利用ASD良好的序列趋势跟踪特性,将风电功率时间序列分解成多个原子趋势分量和一个残差随机分量;然后分别利用自适应预测法和混沌理论对两分量进行超短期预测;最后将两分量的预测结果叠加,得到最终的风电功率预测结果。再次,通过考虑未来的风速信息来提高功率突变时的预测精度,首先考虑理想的风电功率曲线不能代替真实的功率输出,提出了风电功率曲线的拟合方法,其次,由于风电功率曲线的差异性,提出了改进的FCM聚类,得到最优的划分结果,并建立基于“切换机制”的风电功率超短期预测,针对不同的波动趋势采取不同的预测方法,最后通过不同风电场的算例验证模型的有效性。最后,本文提出了广义误差的概率分布的分层补偿方法,首先对历史的预测值和历史的实际功率值建立广义误差分布,然后给出该分布的不同置信度下的置信区间,并根据预测区间建立不同的误差层。不同的误差层补偿的数值不同,对原来的预测值进行补偿。通过实例分析结果表明,经过补偿后的方法能够有效地提升大规模风电场风电功率超短期预测精度。

关键词：风电功率超短期预测 nwp风速修正原子稀疏分解 FCM聚类广义误差分布

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计及多源风速关联特征的风电集群功率日前预测研究

计及多源风速关联特征的风电集群功率日前预测研究

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作者：陈新鑫东北电力大学

学位级别：硕士

近年来,我国风电产业的发展日益蓬勃。随着我国风电的大规模开发及利用,风电集中开发地区的风电消纳、并网、运行问题成为亟待解决的难题。为了有效解决风电并网对电网安全稳定运行造成的困扰,提高风电预测的精度已成为一个重要的研究... 详细信息

近年来,我国风电产业的发展日益蓬勃。随着我国风电的大规模开发及利用,风电集中开发地区的风电消纳、并网、运行问题成为亟待解决的难题。为了有效解决风电并网对电网安全稳定运行造成的困扰,提高风电预测的精度已成为一个重要的研究课题。本文首先从风电场测风塔历史实测数据和对应的数值天气预报(Numerical Weather Prediction,nwp)风能数据入手,对测风塔不同高度处风速与风机轮毂处nwp风速之间的关联关系进行了定性和定量的分析。分析结果表明,nwp风速和测风塔实际风速存在差距,nwp风模式和实测风模式之间存在的这种差异可能是由于中尺度nwp的计算没有考虑到相关的干扰因素,如复杂地形、尾流和粗糙度等。其次,在分析不同高度实测风速与对应nwp风速之间相关性的基础上,提出一种基于修正nwp与熵权法的风电功率日前组合预测模型。该模型利用长短期记忆网络(long-short term memory,LSTM)对nwp风速进行修正,然后根据测风塔不同高度处风速修正后的nwp数据在线建立的不同的基于LSTM的风电功率日前预测模型,通过熵权法动态确定各模型预测结果的权重,最终加权得到最终的预测值。算例结果表明,该组合预测模型预测结果的各项考察指标均优于各对比模型。再次,为了提高风电集群功率日前预测精度,提出了一种基于分形变换的改进空间升尺度风电集群功率日前预测模型。运用谱聚类算法对风电集群中各个风电场nwp风速之间的含时空特征灰色关联度序列进行聚类,得到子区域最优的划分结果;再利用分形理论的比例伸缩因子对传统空间升尺度预测过程进行优化;最后将与风电集群整体出力灰色关联度最高的子区域的预测结果空间升尺度为风电集群功率日前预测结果,通过实例验证该预测模型可有效提高预测精度。最后,根据日前风电功率的预测结果对风电集群各区域预测误差之间的时空传播特性进行了研究。首先对区域内和区域间预测误差是否存在显著关联性进行了验证分析,在次基础上,探索了风速和风向是否与区域预测误差之间的关联关系。实例分析结果表明,对于不同滞后时间,区域风电场的预测误差存在显著的自相关关系;区域风电场间预测误差互相关模式明显受主要天气状况的制约,主要因素为风速和风向。风向的影响是至关重要的,而风速的影响更为复杂。

关键词：日前风电功率预测 nwp风速修正长短期记忆网络风电集群预测误差

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短期风电功率预测误差修正研究综述

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东北电力大学学报 2023年第2期43卷 1-7页

作者：戴千斌黄南天现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室(东北电力大学) 吉林吉林132012

高比例风电并网的功率预测准确性,对新型电力系统的安全稳定运行具有重要作用。针对风电功率预测存在高不确定性,预测误差成因复杂,对短期风电功率预测方法及误差修正研究进行综述。文中根据预测原理的不同,对比分析不同预测方法的优势... 详细信息

高比例风电并网的功率预测准确性,对新型电力系统的安全稳定运行具有重要作用。针对风电功率预测存在高不确定性,预测误差成因复杂,对短期风电功率预测方法及误差修正研究进行综述。文中根据预测原理的不同,对比分析不同预测方法的优势与不足。重点分析风电功率预测方法涉及到的各关键环节对误差影响的主要原因。从风电功率预测模型数据输入与输出的角度出发,介绍nwp风速横纵向误差修正应用研究现状,归纳总结基于功率波动理论和幅值特性的两方面风电功率预测修正的技术路线。最后考虑风电未来应用发展的实际需求,提出风电功率预测精度提升相关策略。

关键词：风电功率预测误差修正 nwp风速修正功率波动幅值特性

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