基于时间序列法的超短期风电功率预报方法

    公开(公告)号:CN102055188A

    公开(公告)日:2011-05-11

    申请号:CN201110002307.1

    申请日:2011-01-07

    IPC分类号: H02J3/00 H02J3/38

    CPC分类号: Y02A30/12 Y02E10/763

    摘要: 本发明公开了一种基于时间序列法的超短期风电功率预报方法,包括以下步骤:(1)采集风电场附近测风塔测风数据;(2)数据处理;将测风塔记录风速进行平滑、平稳化处理;(3)利用时间序列法进行风速预报建模;将步骤(2)进行平滑及平稳化处理后的风速数据按照预报时间分辨率分别建模,共建立16个预报模型;计算出未来0-4小时的预报风速;(4)超短期风电功率计算;将预报风速输入风电功率预报模型计算得到预报时效内的风电功率预报结果。本发明方法能够滚动预报风电场0-4小时内的风电出力,为电网调频、维持电网稳定运行提供合理的数据支持,使调度部门在电网运行中提早对由于风电的急速变化带来的各种突变情况采取应对措施。

    一种通用风电功率短期预报方法

    公开(公告)号:CN102005760A

    公开(公告)日:2011-04-06

    申请号:CN201010550129.1

    申请日:2010-11-18

    IPC分类号: H02J3/00

    CPC分类号: Y02A30/12

    摘要: 本发明涉及一种通用风电功率短期预报方法,包括以下步骤:(1)采集全球大尺度气象预报场数据和地形、植被、海温资料;(2)建立WRF模式;(3)将步骤(1)采集的资料输入步骤(2)中的WRF模式获得风电场范围内的风速、风向预报数据;(4)风速订正;(5)将上述步骤(4)利用风机功率曲线求出预报风电功率。本发明一种短期风电功率预报方法,通过采集全球大尺度气象预报场数据和地形、植被、海温资料,输入WRF模式便可以得到预报风速,在经过风速订正就可以得到更加接近实测风速的订正预报风速值,通过该订正预报风速值能够更加准确的预报短期风电功率;本发明方法不需要风电场历史运行数据,预报方案灵活、限制条件较少。

    一种通用风电功率短期预报方法

    公开(公告)号:CN102005760B

    公开(公告)日:2012-12-26

    申请号:CN201010550129.1

    申请日:2010-11-18

    IPC分类号: H02J3/00

    CPC分类号: Y02A30/12

    摘要: 本发明涉及一种通用风电功率短期预报方法,包括以下步骤:(1)采集全球大尺度气象预报场数据和地形、植被、海温资料;(2)建立WRF模式;(3)将步骤(1)采集的资料输入步骤(2)中的WRF模式获得风电场范围内的风速、风向预报数据;(4)风速订正;(5)将上述步骤(4)利用风机功率曲线求出预报风电功率。本发明一种短期风电功率预报方法,通过采集全球大尺度气象预报场数据和地形、植被、海温资料,输入WRF模式便可以得到预报风速,在经过风速订正就可以得到更加接近实测风速的订正预报风速值,通过该订正预报风速值能够更加准确的预报短期风电功率;本发明方法不需要风电场历史运行数据,预报方案灵活、限制条件较少。

    基于神经网络的短时风速预报方法

    公开(公告)号:CN101788692A

    公开(公告)日:2010-07-28

    申请号:CN200910219123.3

    申请日:2009-11-24

    IPC分类号: G01W1/10 G01P5/00 G06N3/02

    摘要: 本发明公开了一种基于神经网络的短时风速预报方法,该方法按照如下步骤:(1)每隔10分钟记录一次同一地区的风速、风向、温度和气压的滑动平均观测值,将所述观测数据按照由前至后的时间顺序排列获得原始风速数据;(2)按照时间顺序,计算相邻时刻的数据,生成原始风速增值序列;(3)将所述原始风速增值输入BP人工神经网络构建风速增值神经网络模型;利用BP人工神经网络计算统计原始风速增量趋势;分别用所述原始风速增值和原始风速增量趋势作为原始数据对RP人工神经网络进行训练;获得风速增值预测值和风速增值误差趋势;(4)利用所述风速增值预测值加入统计噪声还原生成风速预测值;(5)对风速预测值平滑滤波;(6)获得提前4小时风速预测值。

    基于时间序列法的超短期风电功率预报方法

    公开(公告)号:CN102055188B

    公开(公告)日:2012-12-26

    申请号:CN201110002307.1

    申请日:2011-01-07

    IPC分类号: H02J3/00 H02J3/38

    CPC分类号: Y02A30/12 Y02E10/763

    摘要: 本发明公开了一种基于时间序列法的超短期风电功率预报方法,包括以下步骤:(1)采集风电场附近测风塔测风数据;(2)数据处理;将测风塔记录风速进行平滑、平稳化处理;(3)利用时间序列法进行风速预报建模;将步骤(2)进行平滑及平稳化处理后的风速数据按照预报时间分辨率分别建模,共建立16个预报模型;计算出未来0-4小时的预报风速;(4)超短期风电功率计算;将预报风速输入风电功率预报模型计算得到预报时效内的风电功率预报结果。本发明方法能够滚动预报风电场0-4小时内的风电出力,为电网调频、维持电网稳定运行提供合理的数据支持,使调度部门在电网运行中提早对由于风电的急速变化带来的各种突变情况采取应对措施。

    一种风电功率中长期预报方法

    公开(公告)号:CN102044872A

    公开(公告)日:2011-05-04

    申请号:CN201010549906.0

    申请日:2010-11-18

    IPC分类号: H02J3/00 H02J3/38

    CPC分类号: Y02A30/12

    摘要: 本发明涉及一种风电功率中长期预报方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)采集全球大尺度气象预报场数据为WRF模式提供初始场和为期7天的侧边界条件;采集地形、植被、海温资料为WRF模式提供下垫面信息;(2)建立WRF模式计算气象场信息;(3)将步骤(1)采集的大尺度气象预报场数据和下垫面信息输入步骤(2)中的WRF模型获得风电场范围内的风向、风速预报数据;(4)将上述预报风速利用风机功率曲线求出各风机出力,累加得到风电场总出力。本发明一种风电功率中长期预报方法,应用WRF模式能够准确的预报未来7天的风电功率,本发明方法预报时间较长、运行稳定、不需要风电场历史运行数据、预报方案灵活、限制条件较少。