基于集群划分的短期风电功率预测方法

被引：26

作者：

王勃 ^{[1
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刘纯 ^{[1
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冯双磊 ^{[1
]}

丘刚 ^{[2
]}

孟祥星 ^{[3
]}

赵俊屹 ^{[4
]}

机构：

[1] 中国电力科学研究院有限公司新能源与储能运行控制国家重点实验室

[2] 国网新疆电力有限公司

[3] 国网黑龙江省电力有限公司

[4] 国网山西省电力有限公司

来源：

高电压技术 | 2018年 / 44卷 / 04期

关键词：

风电场; 功率预测; 数值天气预报; 集群划分; 模糊聚类分析;

D O I：

10.13336/j.1003-6520.hve.20180329027

中图分类号：

TM614 [风能发电];

学科分类号：

0807 ;

摘要：

风电功率预测的快速全覆盖对区域风电的优化调度意义重大,现有预测算法均无法解决这一问题。为此,采用模糊聚类分析实现对风电场出力特性的有效识别和风电场集群的合理划分,将主成分分析用于区域空间特征气象参数的提取,建立了基于集群划分的区域风电功率预测技术框架。算例结果表明,单个集群的预测精度略低于传统逐风电场建模的预测精度;随着预测范围的扩大,区域集群预测与传统预测方法的精度相当,但建模量明显减少。基于集群划分的短期风电功率预测方法可在保证预测精度的同时,显著提升建模效率。

引用

页码：1254 / 1260

页数：7

共 18 条

[1] 用于提高风电场可调度性的储能系统预测控制策略 [J].