风电低出力事件判别及功率预测模型训练方法及装置
2025-02-22 21:27
No.1342971152968196096
技术概要
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本公开提供了一种风电低出力事件判别及功率预测模型训练方法及装置,涉及风电功率预测技术领域,所述方法包括:对历史风电数据进行主成分分析,对主成分分析结果进行聚类,确定风电低出力事件对应的数据,构成样本集;对样本集中的至少一个气象要素和至少一个气象要素对应的风电功率点进行风电低出力事件类型的标注;基于样本集对风电低出力事件分类模型进行训练,基于样本集对不同风电低出力事件对应的风电低出力功率预测模型进行训练,如此,在后续功率预测场景中,可以根据不同风电低出力事件进行预测,增加风电功率短期功率预测的精度,提高风电功率预测结果对电力调度的积极意义。
背景技术
短期风电功率预测可提供未来1~3天的风电功率,这为短时间尺度内的旋转备用调节、调峰调频优化以及负荷经济调度提供了依据。常见的风电功率预测方法包括了物理方法、统计方法以及人工智能预测等,短期风电功率预测常依据于数值天气预报(Numerical weather prediction,NWP)作为功率预测模型的输入,建立气象-功率的非线性映射模型,并取得稳定的预测效果。 在未来的电力系统中,可再生能源的占比持续增大,其间歇性和波动性将给电力系统运行规划带来巨大挑战。在超短期时间尺度内,风电低出力事件对调度侧影响较小,这主要得益于风电功率的精确预测。然而在短期时间尺度内,未知时段的风电低出力事件将严重影响区域供电可靠性,造成短时间内系统功率失衡。 当前,基于短期风电功率预测的研究中大多数聚焦于天气类型划分和数据模型机理驱动,忽略了风电低出力事件的定义及对电力系统规划运行的风险和挑战,同时现阶段鲜有研究风电低出力事件对日前风电功率预测的影响。
实现思路
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该技术已申请专利,如用于商业用途,请联系技术所有人!
技术研发人员:
杨茂  刘英杰  王宝玉
技术所属: 东北电力大学
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