基于天气分型的风电功率预测方法

发布时间：2018-05-05 10:00

  本文选题：风电场 + 天气分型　； 参考：《电网技术》2014年01期

【摘要】：对风电场输出功率进行预测是保证大规模风电集中并网后电力系统安全稳定运行的有效手段。提出了种基于天气分型的风电功率预测算法,以数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)中的风速向量和压力日变化为基础,采用主成分分析对样本进行降维处理,以聚类分析的方法对天气类型进行分类,针对不同的天气类型分别建立预测模型,并与单预测模型进行对比。研究结果表明,主成分分析结合聚类分析的方法可实现对天气现象的有效分类;对于较为稳定的天气现象,聚类模型较单模型的预测精度提高显著,而对于不稳定的天气现象,聚类模型预测精度提高有限;对总体样本而,基于天气分型的预测方法较常规方法精度提高2%以上。
[Abstract]:The prediction of the output power of the wind farm is an effective means to ensure the safe and stable operation of the power system after the large-scale wind power centralized combined with the grid. A wind power prediction algorithm based on the weather classification is proposed, based on the wind speed vector and the pressure day variation in the numerical weather prediction (NWP), and the main component is used. The weather types are classified by cluster analysis, and the prediction models are set up for different weather types and compared with the single prediction model. The results show that the principal component analysis combined with cluster analysis can effectively classify the weather phenomena and the more stable weather. The clustering model is more accurate than the single model, but for the unstable weather phenomenon, the prediction accuracy of the cluster model is improved limited, and the prediction method based on the weather classification is more than 2% more than the conventional method.

【作者单位】： 中国电力科学研究院;
【基金】：国家863高技术基金项目(2012AA050204)~~
【分类号】：TM614

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1847247