基于風場景識別的動態風電功率概率預測方法

閻　潔，劉永前，張　浩，張慧玲，馮雙磊

(1.新能源電力系統國家重點實驗室(華北電力大學)，可再生能源學院，北京　102206;

2.國網寧夏電力公司，寧夏銀川　750001；3.中國電力科學研究院，北京　100192)

Dynamic Wind Power Probabilistic Forecasting Based on Wind Scenario RecognitionYAN Jie1, LIU Yongqian1, ZHANG Hao1, ZHANG Huiling2, FENG Shuanglei3

(1.State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Sources (School of Renewable Energy),

North China Electric Power University, Beijing102206,China; 2.State Grid Ningxia Electric Power Company,

Yinchuan 750001,China;3.China Electric Power Research Institute, Beijing 100192, China)

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基于風場景識別的動態風電功率概率預測方法

閻潔1，劉永前1，張浩1，張慧玲2，馮雙磊3

(1.新能源電力系統國家重點實驗室(華北電力大學)，可再生能源學院，北京102206;

2.國網寧夏電力公司，寧夏銀川750001；3.中國電力科學研究院，北京100192)

Dynamic Wind Power Probabilistic Forecasting Based on Wind Scenario RecognitionYAN Jie1, LIU Yongqian1, ZHANG Hao1, ZHANG Huiling2, FENG Shuanglei3

(1.State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Sources (School of Renewable Energy),

North China Electric Power University, Beijing102206,China; 2.State Grid Ningxia Electric Power Company,

Yinchuan 750001,China;3.China Electric Power Research Institute, Beijing 100192, China)

0引言

風力發電是可再生能源發電技術中發展最快和最為成熟的方式。2014年，中國(除臺灣地區外)新增風電機組13 121臺，新增裝機容量23 196MW，同比增長44.2%；累計安裝風電機組76 241臺，累計裝機容量114 609MW，同比增長25.4%[1]。然而風電具有波動性和間歇性，大規模風電接入電網給電力系統的安全和穩定運行以及保證電能質量帶來嚴峻挑戰。風電功率預測技術是減輕風電并網帶來的負面影響的有效方式之一。準確可靠的風電功率預測對電力系統動態經濟調度、增加風電滲透率、減少旋轉備用容量、提高風電場容量系數等具有重要意義[2-3]。

很多學者致力于研究風電功率預測算法和優化策略，在實際工程應用中已經取得了較好的效果。人工神經網絡是目前短期風電功率單點預測領域應用最為廣泛的方法，具有非線性映射能力強、泛化性好的特點[4-7]。盡管如此，在實際工程應用中，短期單點預測的誤差約為15%～20%，尚無法滿足電力系統優化運行的精度需求。概率預測是單點預測的延伸，提供任意置信水平下風電功率可能的波動范圍，補充預測誤差的概率性信息。……