基于改進空間資源匹配法的風電集群功率預測技術

彭小圣，樊聞翰，王勃，張濤，文勁宇，鄧迪元，熊磊，車建峰

(1.強電磁工程與新技術國家重點實驗室(華中科技大學電氣與電子工程學院)，武漢市 430074；2.中國電力科學研究院新能源與儲能運行控制國家重點實驗室，北京市 100192；3.國網(wǎng)山西省電力公司調(diào)控中心，太原市 030001)

基于改進空間資源匹配法的風電集群功率預測技術

彭小圣1，樊聞翰1，王勃2，張濤3，文勁宇1，鄧迪元1，熊磊1，車建峰2

(1.強電磁工程與新技術國家重點實驗室(華中科技大學電氣與電子工程學院)，武漢市 430074；2.中國電力科學研究院新能源與儲能運行控制國家重點實驗室，北京市 100192；3.國網(wǎng)山西省電力公司調(diào)控中心，太原市 030001)

大規(guī)模風電集群的功率預測，有利于調(diào)度部門制定科學合理的發(fā)電計劃，提升電網(wǎng)的健壯性。基于空間資源匹配法(spatial resources matching algorithm，SRMA)的風電集群功率預測方法，比廣泛采用的統(tǒng)計升尺度法具有更高的精度，而且需要的計算資源較少。但是現(xiàn)有的空間資源匹配法，匹配參數(shù)單一，不利于預測精度的進一步提升。文章在詳細介紹空間資源匹配法的基礎上，提出了一種考慮風電功率測量數(shù)據(jù)的改進空間資源匹配法，并通過52個風電場組成的風電集群開展了0～12 h的風電功率預測。結果表明，改進的空間資源匹配法前4 h的預測精度比傳統(tǒng)的匹配法有較大幅度的提升，具有較強的工業(yè)應用推廣價值。

風電集群功率預測；空間資源匹配法(SRMA)；匹配參數(shù)；參數(shù)優(yōu)化

0 引 言

近年來我國風電發(fā)展迅速，截止2015年我國風電總裝機容量已經(jīng)達到1.283億kW，到2020年有望達到2.4億kW以上[1-2]。風電出力主要受自然因素的影響，具有隨機性、波動性、間歇性等特點[3-5]。大規(guī)模風電并網(wǎng)在電源側(cè)引入隨機分量，對電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行帶來了巨大的挑戰(zhàn)[6-7]。風電功率預測(wind power prediction，WPP)是應對這一挑戰(zhàn)的有力措施，因而近年來成為國內(nèi)外的研究熱點之一[8-14]。

我國的風能資源分布不均勻，風電大多是集中開發(fā)，形成區(qū)域性的集群分布，但是目前的風電功率預測技術大多集中在對單個風電場的功率預測[15-18]。對電網(wǎng)的調(diào)度而言，調(diào)度人員需要安排發(fā)電計劃和確定系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用容量，更加關心整個風電集群出力的大小[5]。在我國電網(wǎng)風電穿透率不斷提升的形式下，風電集群功率預測技術的研究意義重大[6-7]。

風電集群功率預測方法包括累加法、統(tǒng)計升尺度法和空間資源匹配法等[1,3,5-7]。

累加法首先預測集群內(nèi)的每個風電場的功率，然后將這些功率相加得到集群的總體出力。該方法的主要缺點有：(1)累加法獲得較高預測精度的一個核心條件是對每個風電場都建立比較準確的預測模型，因此該方法對風電功率預測相關的歷史數(shù)據(jù)和數(shù)值天氣預報數(shù)據(jù)的完備性有較高的要求；(2)集群內(nèi)風電場數(shù)量越多，累加法所需建立的單個風電場預測模型越多，因此該方法計算復雜度較高，時間開銷較大，且所需的數(shù)據(jù)存儲資源較多[1]。

統(tǒng)計升尺度法，首先選擇數(shù)據(jù)完備性較好，預測精度高并且與集群總體出力相關性大的風電場作為基準風電場，先預測基準風電場的出力，再通過功率倍增模型，得到集群總體出力。該方法的主要缺點有：(1)基準風電場數(shù)目的選擇及基準風電場的優(yōu)選，對集群總體功率預測精度影響較大；(2)該方法包含2個預測階段，計算復雜度較高[1,5]。

與累加法和統(tǒng)計升尺度法相比，空間資源匹配法是一種需要較少計算資源的方法，而且具有更高的預測精度。其核心思想為將風電集群中所有的風電場看成一個空間資源集合。風機出力與風速的三次方成正比，因此空間資源最重要的參數(shù)為風速。該方法將每時刻集群風速矩陣作為空間資源矩陣，通過計算歷史空間資源矩陣和待預測時刻空間資源矩陣的歐氏距離，獲取與待預測時刻空間資源相似度高的歷史數(shù)據(jù)集合。基于該歷史數(shù)據(jù)集合，通過加權平均的方式，計算得到待預測時刻的風電集群功率。空間資源相似度的示意圖如圖1所示。圖1中每個網(wǎng)格等效為一個風電場。風速矩陣可以等效為空間資源矩陣。風速矩陣的相似度等效為空間資源的相似度。該方法計算復雜度低，而且根據(jù)文獻[3]對西班牙半島地區(qū)的風電集群功率的結果表明，該方法的預測精度較高，優(yōu)于傳統(tǒng)的累加法和統(tǒng)計升尺度法。本文通過52個風電場組成的風電集群1年的歷史數(shù)據(jù)對該方法進行了驗證，結果表明該方法具有較高的預測精度。但是該方法僅僅用風速作為空間資源匹配參數(shù)，而實際上風機出力不僅與風速相關，而且與風向、溫度、濕度、氣壓等較多因素相關[15-18]。實際的單個風電場功率預測模型往往加入測量功率作為預測的輸入?yún)?shù)之一[19-21]。

圖1 空間資源相似度示意圖Fig.1 Spatial resources similarity

基于上述分析，本文提出一種將風電測量功率作為空間資源匹配參數(shù)的改進空間資源匹配法，并提出等效測量功率的選擇方法和空間資源參數(shù)的優(yōu)化方法。結果表明，該方法對風電集群超短期功率預測精度有較大幅度的提升，優(yōu)于傳統(tǒng)的空間資源匹配法和統(tǒng)計升尺度法，有較強的工業(yè)應用推廣價值。

1 統(tǒng)計升尺度法

為了便于對比分析，本文研究了國內(nèi)外廣泛采用的統(tǒng)計升尺度法，下面對該方法進行簡要介紹。

一種典型的基于統(tǒng)計升尺度法的風電集群功率預測流程如圖2所示[20]。圖2中包含3種數(shù)據(jù)源，即歷史功率數(shù)據(jù)、數(shù)值天氣預報(numerical weather prediction，NWP)數(shù)據(jù)和實時功率數(shù)據(jù)。該方法先通過功率曲線模型和動態(tài)功率預測模型預測基準風電場的功率，采用的數(shù)據(jù)含NWP數(shù)據(jù)和實時功率數(shù)據(jù)。基于基準風電場預測結果、NWP數(shù)據(jù)和歷史功率數(shù)據(jù)，采用統(tǒng)計升尺度模型，得到集群功率預測結果。統(tǒng)計升尺度模型可采用基于輸出功率相關系數(shù)矩陣的模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型等[2,6,19-22]。

圖2 基于統(tǒng)計升尺度法的風電集群功率預測流程Fig.2 Flowchart of up-scale method based WPP of regions

2 空間資源匹配法

2.1 模型架構

基于空間資源匹配法的風電集群功率預測方法由文獻[3]提出，該方法的預測流程如圖3所示。該模型的流程如下詳述。

圖3 風電集群空間資源匹配模型預測流程Fig.3 Flowchart of spatial resources matching method based WPP of regions

(1)提取集群內(nèi)風電場(假設總共有m個風電場)待預測時刻的風速數(shù)據(jù)，并構建m×1維的風速矩陣A。

(2)從歷史風速數(shù)據(jù)庫中提取與待預測時刻同維度的風速數(shù)據(jù)，構建m×1維的風速矩陣集合B，B={B1,B2,…,Bn}。

(3)計算矩陣A與矩陣集合B的歐式距離，得到n個空間距離集合。

(4)設置空間距離門檻值，提取門檻值內(nèi)的歷史風速樣本，得到樣本子集C(假設為j個樣本)，并根據(jù)空間距離計算權重系數(shù)。

(5)從風電集群歷史功率數(shù)據(jù)庫中，提取與風速樣本子集C對應的j個歷史功率數(shù)據(jù)。

(6)根據(jù)步驟4中的權重系數(shù)對j個歷史功率樣本加權求和，即得到風電集群未來某時刻的功率預測結果。

2.2 模型基本參數(shù)

基于空間資源匹配模型的風電集群功率預測實現(xiàn)關鍵點包括預測模型、匹配集合選擇、空間資源相似度計算、參數(shù)優(yōu)化。

2.2.1 預測模型

預測功率的計算公式為

(1)

2.2.2 匹配集合選擇

匹配集合的選擇方式與空間資源距離的計算方法有關。對風電集群的預測而言，空間資源距離的本質(zhì)是計算2個集群之間m維參數(shù)的距離di,t+h，該距離的計算公式為

(2)

式中：M代表風電場的個數(shù)；ηk為某風電場對于整體計量重要程度的權重系數(shù)，容量大的風電場對應的權重系數(shù)應比容量小的風電場權重系數(shù)高；vk,t+h、vk,i分別為待預測時刻和歷史匹配對象的空間資源參數(shù)。

根據(jù)公式(2)計算出的距離得到歷史功率和空間資源距離散點圖的示例如圖4所示。

圖4 空間資源匹配集合選擇Fig.4 Sample selection of SRMA method

圖4中的數(shù)據(jù)來自我國東北地區(qū)52個風電場構成的風電集群。將該集群半年的風速歷史數(shù)據(jù)作為空間資源匹配對象，通過式(2)計算該集群某時刻的風速數(shù)據(jù)與半年的風速歷史數(shù)據(jù)的距離，即得到圖4中橫坐標所示的空間資源距離。圖4中的縱坐標代表匹配對象的歷史測量功率。圖4中點虛線為門檻值δs，短虛線所圍方框即為選中的匹配數(shù)據(jù)集合。通過調(diào)整門檻值δs的大小，即可調(diào)整所選匹配集合的大小。

門檻值δs的計算公式為

δs=dmin+pr(dmed-dmin)

(3)

式中：dmin為最小距離值；dmed為散點分布圖的中位數(shù)；pr為從dmin和dmed區(qū)間內(nèi)截取靠近dmin數(shù)據(jù)的百分比。

2.2.3 空間資源相似度

對模型的計算公式(1)而言，匹配集合確定之后，需要進一步確定每個集合的空間資源相似度ωi,t+h，其計算公式為

(4)

(5)

式中：α為待定系數(shù)，將在訓練中進行優(yōu)化選擇；μ為距離分布散點圖中的中位數(shù)。

(6)

式中：t+h-i為時間距離；λ為時間因子，需在訓練過程中進行優(yōu)化選擇，0<λ<1。

2.2.4 參數(shù)優(yōu)化

空間資源匹配模型中含有λ、α、pr這3個未知參數(shù)，對預測誤差的影響較大。文獻[3]僅給出了參數(shù)的大致區(qū)間，即λ>0，pr<1，α>0，并提出以最小均方根誤差(root mean square error, RMSE)為目標函數(shù)，計算得到最優(yōu)參數(shù)組合，并沒有對如何獲取這3個參數(shù)展開詳細的論述。本文將在3.3節(jié)對如何獲取最優(yōu)參數(shù)組合以及如何獲得改進后的空間資源匹配模型的參數(shù)展開詳細論述。

3 改進空間資源匹配法

空間資源匹配法存在如下不足之處。

(1)空間資源匹配法只考慮了風速作為空間資源匹配參數(shù)，但是影響風電出力的因素包括風速、風向、氣壓、溫度、濕度等參數(shù)。研究者在以前的研究中發(fā)現(xiàn)，待預測時刻之前的風電測量功率，是一個非常有效的輸入?yún)?shù)，因此更優(yōu)的空間資源匹配模型需要加入更多的輸入?yún)?shù)，尤其是需要加入待預測時刻之前的風電測量功率。

(2)待預測時刻之前的風電測量功率的獲取是研究的難點之一。因為待預測時刻之前的歷史功率，除了第1個預測點有歷史測量功率之外，第2個預測點及其之后的預測點，其前一個點的測量功率為未來值，是未知量。采用何種方式獲取等效測量功率是研究的難點之一。

(3)加入歷史測量功率后，空間資源參數(shù)從1個變成2個，這2個參數(shù)在空間資源匹配模型中所占比重的優(yōu)化，是研究的難點之一。

針對這3個問題，本文提出了一種改進的空間資源匹配法。

3.1 輸入?yún)?shù)改進

為了在空間資源匹配模型中加入測量功率，本文提出一種新的空間資源距離計算方法，如式(7)所示：

(7)

式中：β為功率權重系數(shù)；Pi-1為匹配點前一個時刻的歷史功率；Pt+h-1為等效測量功率。式(7)相較于式(2)的最大區(qū)別在于增加了待預測時刻前一個時刻點的風電測量功率，作為空間資源距離的計算輸入?yún)?shù)之一。已有一些研究證明，在單個風電場的功率預測模型中，將待預測時刻點前一個時刻點的風電測量功率作為輸入?yún)?shù)能夠有效提升風電功率的預測精度[14]。以此為借鑒，將風電測量功率引入基于空間資源匹配法的風電集群的預測，將有較大的可能提升預測精度。

3.2 等效測量功率

為了解決預測前一時刻部分測量功率無法獲取的問題，本文提出了一種等效測量功率的方法，其示意圖如圖5所示。

圖5 等效測量功率的迭代示意圖Fig.5 Iteration of equivalent measurement wind power output

圖5中，對第1個預測點，用風電測量功率和數(shù)值天氣預報數(shù)據(jù)作為空間資源匹配參數(shù)；對第2個預測點，采用第1個預測點的預測功率和數(shù)值天氣預報作為空間資源匹配參數(shù)；對第3個點，采用第2個預測點的預測功率和數(shù)值天氣預報作為空間資源匹配參數(shù)。以此類推，得到12 h的預測結果。

3.3 參數(shù)優(yōu)化

改進后的匹配法引入了功率調(diào)節(jié)系數(shù)β，加上空間資源匹配法中固有的3個未知參數(shù)λ、α、pr，一共有4個未知參數(shù)。對于不同的風電集群而言，這些參數(shù)的最優(yōu)值不同。

對這4個未知參數(shù)，本文提出一種基于網(wǎng)格搜索法的優(yōu)化方法，其流程圖如圖6所示。

基于網(wǎng)格搜索法的優(yōu)化方法的步驟為：(1)從風電集群的歷史數(shù)據(jù)中，選擇一部分訓練數(shù)據(jù)集用于λ、α、pr、β這4個參數(shù)的尋優(yōu)；(2)將訓練數(shù)據(jù)集劃分為預測數(shù)據(jù)集和匹配數(shù)據(jù)集，預測數(shù)據(jù)集以匹配數(shù)據(jù)集為空間資源匹配對象；(3)通過預訓練初始化空間資源匹配模型的4個參數(shù)得到相對較優(yōu)的值，并設置這4個參數(shù)的搜索范圍；(4)開展基于匹配數(shù)據(jù)集和預測數(shù)據(jù)集的空間資源匹配風電集群功率預測，記錄預測誤差；(5)采用網(wǎng)格搜索法，重新設置這4個參數(shù)，并開展下一次預測，直到網(wǎng)格搜索超出設置的搜索范圍；(6)以預測精度最高的4個參數(shù)組合，作為該風電集群的空間資源匹配模型最優(yōu)參數(shù)。

圖6 空間資源匹配模型參數(shù)優(yōu)化過程Fig.6 Parameters training process of SRMA method

研究發(fā)現(xiàn)，通過預訓練對這4個參數(shù)設置合適的初始值，是該方法成功應用的關鍵。

4 3種方法的預測結果對比

本文采用了統(tǒng)計升尺度法、空間資源匹配方法和改進空間資源匹配法這3種方法對我國某地區(qū)包含52個風電場的風電集群進行驗證。本文的數(shù)值天氣預報數(shù)據(jù)時間分辨率為1 h，每12 h預報1次。數(shù)據(jù)起點為2014年1月1日，終點為2014年12月31日。2014年6月1日之前的數(shù)據(jù)用于尋優(yōu)未知參數(shù)，之后的數(shù)據(jù)用于測試模型的預測精度。

算例的預測精度評估方式為均方根誤差，如公式(8)所示。

(8)

式中：Pmi為風電功率測量值；Ppi為風電功率預測值；Cap為風電場的裝機容量。空間資源匹配法和改進空間資源匹配法的預測曲線如圖7所示。圖7(b)、(c)、(d)為圖7(a)中截取的3段預測曲線的放大圖。從圖7中可以看出，改進后的方法相對改進前有明顯提升，更加切合風電功率的測量值。

統(tǒng)計升尺度法、空間資源匹配方法和改進空間資源匹配法這3種預測方法的預測均方根誤差見表1。

圖7 改進前后的預測曲線對比Fig.7 Prediction curve comparison before and after improvement

從表1可以看出，改進空間資源匹配法在0～4 h具有最高的精度，相對改進前在0～4 h提高了1.21%，但在5～12 h，與改進前的空間資源匹配法相比，誤差下降了0.28%。

統(tǒng)計升尺度法、空間資源匹配方法和改進空間資源匹配法這3種預測方法的0～12 h的預測均方根誤差曲線如圖8所示。從圖8中可以看出，在提前12 h的預測中，空間資源匹配法、改進空間資源匹配法均優(yōu)于統(tǒng)計升尺度法，且隨著預測時間的增加，空間資源匹配法和改進空間資源匹配法預測精度下降較小，甚至在某些時段幾乎保持不變，但統(tǒng)計升尺度法預測精度隨預測時間的增加下降嚴重。圖8還表明，與改進前相比，改進空間資源匹配法在0～6 h有著明顯的下垂特性。前一個時刻的風電測量功率作為輸入?yún)?shù)，對預測模型的改進有較為顯著的效果。

圖8 3種方法的逐小時誤差Fig.8 RMSE of three WPP methods by hours

本文還研究了在保持λ、α、pr參數(shù)不變，調(diào)整功率調(diào)節(jié)系數(shù)β時，風電集群功率預測誤差的變化情況，結果如圖9所示。圖9表明，功率調(diào)節(jié)系數(shù)越大，0～4 h之內(nèi)的預測精度改善越顯著，但是同時5～12 h之內(nèi)的預測精度下降越嚴重。

圖9 不同β參數(shù)下的預測誤差Fig.9 WPP RMSE under different β parameters

5 結論與展望

(1)空間資源匹配法是一種有效的風電集群功率預測方法。該方法建模簡單，精度高，優(yōu)于傳統(tǒng)的統(tǒng)計升尺度法，而且隨著預測時間的增加，該方法的精度幾乎保持不變。

(2)在空間資源匹配法中加入測量功率和等效測量功率，改進該方法，提升了預測精度。尤其在超短期的預測中，預測精度提升顯著。本文算例表明改進之后，前4 h的精度提高了1.21%，但是5～12 h的預測精度降低了0.28%。

(3)算例分析表明，改進后的空間資源匹配法在0～6 h有著明顯的下垂特性。

(4)對改進空間資源匹配法而言，功率調(diào)節(jié)系數(shù)越大，0～4 h之內(nèi)的預測精度改善越顯著，但是同時5～12 h之內(nèi)的預測精度下降越嚴重。

(5)對風電集群的功率預測，建議在0～4 h采用改進后的空間資源匹配法，但是在5～12 h采用傳統(tǒng)的空間資源匹配法，以實現(xiàn)預測效果整體最優(yōu)。

本文提出了網(wǎng)格搜索法實現(xiàn)對改進空間資源匹配模型的4個參數(shù)進行優(yōu)化，雖然獲得了較好的預測效果，但是該尋優(yōu)過程耗費的時間較長。如何實現(xiàn)對該模型參數(shù)的快速優(yōu)化，值得在今后的工作中進一步開展研究。另外本文對僅僅考慮了預測前一個時刻的測量功率作為參數(shù)之一改進空間資源匹配法，但是影響風電出力的有效參數(shù)含風速、風向、溫度、氣壓、濕度等，因此如何綜合考慮這些參數(shù)，構建更加完備的空間資源匹配法，值得繼續(xù)開展研究。

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(編輯 景賀峰)

A Lifting Spatial Resources Matching Approach Based Wind Power Prediction of Regions

PENG Xiaosheng1，F(xiàn)AN Wenhan1，WANG Bo2，ZHANG Tao3，WEN Jinyu1，DENG Diyuan1，XIONG Lei1，CHE Jianfeng2

(1. State Key Laboratory of Advanced Electromagnetic Engineering and Technology (School of Electrical and Electronic Engineering, Huazhong University of Science and Technology), Wuhan 430074, China;2. State Key Laboratory of Operation and Control of Renewable Energy & Storage Systems, China Electric Power Research Institute, Beijing 100192, China; 3. State Grid Shanxi Electric Power Company Dispatching Center, Taiyuan 030001, China)

Wind power prediction of large scale wind farm clusters will contribute to the scientific and reasonable power generation schedule establishment and enhance the robustness of the power grid. Spatial resources matching algorithm (SRMA) based wind power prediction of regions is with higher prediction accuracy and less computing time than the method of up-scaling approach, which is widely adopted by industrial companies. However, there is only one matching parameter of the SRMA method, which restricts the further improvement of the prediction accuracy. This paper presents an improved SRMA method, which contains the parameter of the historical wind power output, based on the introduction of the SRMA method. Then, this paper predicts the wind power within 0～12 hours with the data derived from one wind farm cluster which contains 52 wind farms. The results show that, the prediction accuracy of the improved SRMA method within 4 hours is higher than that of the traditional SRMA method, and is applicable for industrial application.

wind power prediction of regions; spatial resources matching algorithm (SRMA); matching parameters; parameter optimization

TM 711

A

1000-7229(2017)07-0010-08

10.3969/j.issn.1000-7229.2017.07.002

2017-03-31

彭小圣(1983)，男，博士，IEEE會員，主要研究方向為電力系統(tǒng)大數(shù)據(jù)理論與應用、電力系統(tǒng)主設備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷、局部放電信號提取與模式識別、新能源功率預測等；

樊聞翰(1993)，男，碩士研究生，主要研究方向為電力系統(tǒng)新能源功率預測、電力設備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷等；

王勃(1983)，男，博士，高級工程師，主要研究方向為新能源資源評價、功率預測、數(shù)值天氣預報等；

張濤(1966)，男，高級工程師，主要研究方向為新能源調(diào)度技術及運行管理等；

文勁宇(1973)，男，博士，教授，主要研究方向為電力系統(tǒng)規(guī)劃運行與控制，儲能與新能源并網(wǎng)，直流輸電與直流電網(wǎng)等；

鄧迪元(1992)，男，碩士研究生，主要研究方向為電力系統(tǒng)主設備智能監(jiān)測等；

熊磊(1989)，男，碩士研究生，主要研究方向為電力系統(tǒng)新能源功率預測等；

車建峰(1985)，男，碩士，高級工程師，主要研究方向為新能源發(fā)電功率預測技術等。