基于实测数据的风电场风速和风功率短期预测研究

论文摘要

风力发电是可再生能源发电技术中发展最快和最为成熟的一种。近几年我国的风电装机容量增长迅速,其在电网中所占的比例不断提高,风电并网给电网带来较大的影响,导致电网调峰调压困难,为了减小这种不利影响,对风速和风功率进行提前预报,将有助于电网调度部门提前了解即将入网的风电功率,便于电网合理调度,保证供电质量。本文以吉林省洮南风电场的实测数据为基础,在讨论了风速和风功率的日变化特点、风速和风功率的波动特性及其关系、风速特性及小时风速的分布特性之后,采用基于历史数据的方法,对风电场单台风机的风速和风功率短期预测建模进行研究,并给出了提前1小时和提前4小时的预测值。首先对ARMA时间序列技术进行了深入的研究,通过模型识别、参数估计以及模型检验,提出了适用于该风电场单台机的ARMA（6,1）模型。ARMA模型短期内预测风速是可行的,提前4小时预测的精度较1小时预测的精度下降不是很明显,说明在一定的误差允许范围内,采样动态预测能提高预测的步长。然后将混沌时间序列的相关理论引入到风速、风功率预测中。用C-C法求取了重构相空间的参数;时间序列的Lyapunov指数大于零是衡量原系统具有混沌性质的标准,用小数据量法计算风速、风功率时间序列的Lyapunov指数均大于零,证明了其具有混沌特性。在此基础上,采用一阶加权局域预测的方法对风速进行预测,相对于ARMA法,混沌时间序列法预测结果的各项误差指标有明显的改善,预测效果更好一些。最后应用混沌时间序列预测法直接对风功率进行预测,并与功率曲线转换法进行对比,发现直接预测的效果更好些,误差可降低两个百分点左右。在气象等其他因素未知,单纯采样历史数据的情况下,建议应用混沌时间序列法直接对风电场的风功率进行预测。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题研究的背景与意义
• 1.1.1 风电产业发展现状及存在的问题
• 1.1.2 风电功率预测研究的意义
• 1.2 风电场风电功率预测的国内外研究现状
• 1.3 本文的主要研究内容
• 第2章 风速和风功率的特性分析
• 2.1 风速和风功率日变化特点
• 2.2 风速和风功率的波动特性
• 2.2.1 不同时间尺度下风速和风功率的波动特性
• 2.2.2 小时风速和风功率的波动关系
• 2.3 风速特性及小时风速的分布特性
• 2.3.1 风速特性
• 2.3.2 小时风速的分布特性
• 2.4 风力发电功率的计算
• 2.5 小结
• 第3章 基于ARMA 时间序列法的风速风功率预测
• 3.1 时间序列的ARMA 模型建立过程
• 3.1.1 建立模型
• 3.1.2 模型定阶
• 3.1.3 参数估计
• 3.2 模型检验
• 3.3 预测效果评估
• 3.4 实例分析
• 3.4.1 模型的建立
• 3.4.2 模型检验
• 3.4.3 风速预测
• 3.4.4 风功率预测
• 3.5 小结
• 第4章 混沌时间序列分析在风电场风速风功率预测中的应用
• 4.1 混沌的概念及其性质
• 4.2 混沌时间序列的相空间重构理论
• 4.2.1 相空间重构理论
• 4.2.2 相空间重构参数的选取
• 4.2.3 仿真分析
• 4.3 风速时间序列混沌特性的判别
• 4.3.1 混沌特性的判别方法
• 4.3.2 Lyapunov 指数的数值计算方法
• 4.3.3 小数据量法的计算步骤
• 4.4 混沌时间序列预测方法
• 4.4.1 主要方法
• 4.4.2 加权一阶局域预测基本方法
• 4.5 实例分析
• 4.5.1 风速和风功率时间序列的混沌属性
• 4.5.2 风速预测
• 4.5.3 风功率预测
• 4.5.4 预测精度评价
• 4.6 小结
• 结论
• 参考文献
• 读研期间参加科研项目及发表论文情况
• 致谢