【摘 要】
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风能以其清洁、低碳等优点成为最具代表性的新能源。但由于风电功率具有随机波动性,大规模风电并网将使电力系统面临诸多问题。而准确的风电功率预测是解决风电消纳问题的有效途径,同时能为电网的经济调度和运行策略的调整提供重要依据。本文深入分析了影响风电机组出力与风电机组状态的因素,在此基础上构建了计及风电场机组状态的风功率预测模型。主要研究工作如下:首先,针对3-sigma准则检测风电数据时存在的漏识别问题
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风能以其清洁、低碳等优点成为最具代表性的新能源。但由于风电功率具有随机波动性,大规模风电并网将使电力系统面临诸多问题。而准确的风电功率预测是解决风电消纳问题的有效途径,同时能为电网的经济调度和运行策略的调整提供重要依据。本文深入分析了影响风电机组出力与风电机组状态的因素,在此基础上构建了计及风电场机组状态的风功率预测模型。主要研究工作如下:首先,针对3-sigma准则检测风电数据时存在的漏识别问题,本文提出了一种基于边界曲线与时序特征的异常识别方法对其进行补充检测,结果表明所提方法对波动异常的数据点有较好的识别能力。其次,通过对影响机组出力的因素分析发现除风速等主要的外部影响因素外,风电机组状态是最主要的内部影响因素。针对传统预测模型中不考虑风电场机组状态而导致预测精度不足的问题,本文提出了一种基于AHP-BP的风电机组状态评估模型,并将所评估出的风电场机组群状态作为新的建模特征,构建了计及风电场机组状态的单一预测模型。结果表明,风电场机组状态能有效改善模型的预测效果,实现模型精准性和泛化性的全面增强;验证了本文提出的计及风电场机组状态模型的有效性,同时也验证了本文提出的状态评估模型的合理性与准确性。最后,为进一步提升预测精度,以计及风电场机组状态的XGBoost、GRU、LightGBM、SVR四种单一预测模型作为基础模型,构建了一种变权重组合预测模型。针对组合模型中权重分配问题,采用GMM对气象类型作聚类划分,并通过CRITIC权重法确定各气象类型中单一预测模型所对应的权重向量。结果表明,本文所提出的变权重组合模型,不仅能弥补单一预测模型的不足,而且能改善传统组合模型中权重分配的不合理;验证了提出模型的优越性。
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