风电场功率短期预测方法研究 .pdf
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1、华北电力大学(北京)博士学位论文风电场功率短期预测方法研究姓名:韩爽申请学位级别:博士专业:热能工程指导教师:杨勇平;刘永前20080601华北电力大学博士学位论文摘要摘要风力发电进入了规模化发展阶段。但是风电具有间歇性和随机性的固有缺点,随着大量的风力发电接入电网,势必会对电力系统的安全、稳定运行以及保证电能质量带来严峻挑战,从而限制风力发电的发展规模。风电场功率短期预测是解决该问题的有效途径之一。中国的风电场大都是集中的、大容量的(百万千瓦级甚至千万千瓦级)风电场,而电网建设相对比较薄弱,因此,中国更需要进行风电场功率短期预测的研究,而目前中国在此领域的研究还处在起步阶段。在此背景下,选择
2、风电场功率短期预测方法作为论文研究内容,对多种预测方法的应用进行了研究和改进,主要工作包括以下几个方面:首先对风电场测量参数和运行参数进行了预处理及其统计规律的研究,得到一些后面研究中要用到的结论。根据历史记录数据,使用随机时间序列分析方法针对一年1 2 个月分别建立预测模型,进行提前1-6 小时的风电场风速及功率预测;预测精度满足要求,并且发现预测误差随季节发生变化的规律。提出了基于平均训练误差的集成神经网络预测模型,用于1-6 小时的风电场风速及功率预测,该模型具有明确的物理意义,可以显著提高网络的泛化能力;认为径向基神经网络比误差反向传播网络更适合风电场功率预测;与随机时间序列分析方法预
3、测结果比较,神经网络方法可以提高预测精度,预测误差也呈现出随季节发生变化的规律。风电场功率曲线建模是功率预测的一个重要步骤,在论文中提出了四种风电场功率曲线的建模方法并进行比较;在此基础上提出了适合于中国大规模风电场的功率预测技术路线。为进一步提高预测精度,结合风电场功率随机性大的特点,并考虑风电场功率高阶矩的特征,建立了基于最大信息熵的风电场功率组合预测模型,应用实例表明,该方法可以有效提高预测精度。预测结果的不确定性信息非常重要,在论文中使用一种基于独立分量分析的条件概率方法,建立了风电场功率预测结果不确定性分析模型,该方法具有普适性,对使用数值气象预报与不使用数值气象预报的预测方法均适用
4、。论文的研究基于两个风电场的实际运行和测量数据,结果具有实际意义和应用价值。关键词:风功率预测,预测方法,功率曲线,组合预测,不确定性分析1竺!皇垄奎堂堕主堂篁笙奎垫薹一一A B S T R A C TW i n dp o w e rh a se n t e r e dar a p i dp r o g r e s ss t a g e B u tw i n dp o w e rh a st h ed i s a d v a n t a g e so f 谳即【n i t t e n c ca n dr a n d o m i c i t y,w h i c hw i l lb r i n g
5、c h a l l e n g et ot h es a f e t ya n ds t a b i l i z a t i o no fp o w c rg r i da n dt h e nr e s t r i c tt h es c a l eo fw i n dp o w e rd e v e l o p m e n t S h o r t t e 讽w l n dp o w e rp r e d i c t i o ni sa ne f f e c t i v e a p p r o a c hf o rt h ea b o v ep r o b l e m T h ew i n
6、df a r m si nC h i n aa r em o s t l vc e n t r a l i z e da n dl a r g es c a l e d(m e g ak Wo re v e nk i l ok W)o n e s,w h i l et h ep o w e fg r l d sc o n s 缸u d i o ni sw e a k S h o n-t e 珊w i n dp o w e rp r e d i c t i o ni sm o r en e e d e di nC h i n a B u tt h er e s e a r c hi nt h i
7、 sf i e l di sa tt h eb e g i n n i n g T h i sp a p e rs t u d i e ds h o r t t e r mw i n dp o w e rp r e d i c t i o nm e t h o d sa n dm a d es o r e ei m p r o v e m e n t T h em a i nw o r k sa r ea sf o l l o w s:T h es t u d vo ns t a t i s t i c a lr u l e so fw i n df a r mp a r a m e t e
8、r sw a sd o n ef i r s t S o m ec o n c l u s i o n sw i l lb eu s e dl a t e r B a s e do nh i s t O r i c a ld a t a,t i m es e r i e sm e t h o dw a su s e dt ob u i l dp r e d i c t i o nm o d e l sf o r1 2m o n t h s0 fo n ec a l e n d a ry e a rf o rw i n ds p e e da n dw i n dp o w e rp r e d
9、 i c t i o n T h ep r e d i c t l o np r e c i s i o nm e tt h ee n g i n e e r i n gd e m a n da n dt h ep r e d i c t i o ne r r o r sv a r i e dw l t hs e a s o n s Ak i n do fi n t e g r a t e dA N Np r e d i c t i o nm o d e lb a s e do nm e a np r e d i c t i o ne H o rw a sp r o p o s e d,w h
10、 i c hh a dc l e a rp h y s i c a lm e a n i n g sa n dc a ni m p r o v et h eg e n e r a l i z a t l o na b l l l t Ya n dp r e d i c t i o np r e c i s i o n T h eR B Fn e t w o r kw a sc o n s i d e r e dt ob em o r es u i t a b l ef o rw l n dp o w e rp r e d i c t i o nt h a nB Pn e t w o r k C
11、 o m p a r e dt ot h ep r e d i c t i o nr e s u l t so ft i m eS e n e sm e h o d t h ep r e d i c t i o nr e s u l t so fA N Nm e t h o da f eo fh i g h e rp r e c i s i o n T h ep r e d i c l l o ne r r o r sv a r i e dw i t hs e a s o n s。P o w e rc u r v em o d e l i n go fw i n df a r mi sa ni
12、 m p o r t a n ts t e pi nw i n dp o w e rp r e d i c t l o n F o u rk i n d so fd i f f e r e n tp o w e rc u r v em o d e l i n gm e t h o d sw e r ep u tf o r w a r da n dc o m p a r e d T h ew i n dp o w e rp r e d i c t i o nr o u t es u i t a b l ef o rC h i n e s ew i n df a r mw a sp u tf o
13、刑a r d A c c o r d i n gt ot h eh i g hr a n d o m i c i t yo fw i n dp o w e r,t h ew i n dp o w e rc o m b l n e dp r e d i c t i o nm o d e lb a s e do nm a x i m u mi n f o r m a t i o ne n t r o p yt h e o r yw a sb u i l tt o1 m p o V ep r e d i c t i o np r e c i s i o n,w h j c hc o n s i d
14、e r e dt h eh i g ho r d e rm o m e n t s T h ea p p l i c a t i o ne x a m p J es h o w e dt h a tt h em o d e lc a ni m p r o v et h ep r e d i c t i o np r e c i s i o ne f f e c t i v e l y T h eu n c e r t a i n t yi n f o r m a t i o no fp r e d i c t i o nr e s u l ti sv e r yi m p o r t a n
15、t Am e t h o do lc o n d i t i o n a lp r o b a b i l i t yb a s e do nI n d e p e n d e n tC o m p o n e n tA n a l y s i sw a su s e dh e r et ob u i l dt h eu n c e r t a i n t ya s s e s s m e n tm o d e lf o rw i n dp o w e rp r e d i c t i o n T h em o d e lc a nb eu s e df o rb o t hp r e d i
16、 c t i o nm e t h o d sw i t hN u m e r i c a lW e a t h e rP r e d c i t i o na n dw i t h o u tN u m e r i c a lW e a t h e rP r e d i c t i o n。Thes t u d Vo ft h i sp a p e rw a sb a s e do nt h er e a ld a t ao ft w ow i n df a r m s,s ot n e华北电力大学博士学位论文摘要c o n c l u s i o n sh a v ea c t u a l
17、m e a n i n g sa n da p p l i e dc o s t K e yw o r d s:w i n dp o w e rp r e d i c t i o n,p r e d i c t i o nm e t h o d,p o w e rc u r v e,c o m b i n e dp r e d i c t i o n,u n c e r t a i n t ya s s e s s m e n t1 1=t产本人郑重声明:此处所提交的博士学位论文风电场功率短期预测方法研究,是本人在华北电力大学攻读博士学位期间,在导师指导下,独立进行研究工作所取得的成果。尽我所
18、知,除文中已经注明引用的内容外,本学位论文的研究成果不包含任何他人享有著作权的内容。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体,均已在文中以明确方式标明。期:逊!堕!篁关于学位论文使用授权的说明本人完全了解华北电力大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件;学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文;学校可允许学位论文被查阅或借阅;学校可以学术交流为目的,复制赠送和交换学位论文;同意学校可以用不同方式在不同媒体上发表、传播学位论文的全部或部分内容。(涉密的学位论文在解密后遵守此规定)作者签名:鲢盔日期:2 6 6 苫 二丛堕导师
19、签名:日期:爹耸9;勿一拦华北电力大学博士学位论文1 1 引言1 1 1 课题研究的背景第一章绪论鉴于化石燃料的日益枯竭及其带来的环境污染问题,世界各国都在不遗余力地发展可再生能源发电技术。风能是一种可再生、洁净的能源,风力发电是可再生能源发电技术中发展最快和最为成熟的一种,已具备大规模商业开发的技术和经济条件。从2 0 0 0 年到2 0 0 7 年,全世界的风力发电装机年增长量都在2 0 以上,其在电网中所占的比例不断提高。据世界风能协会统计【1 J,到2 0 0 7 年底,全球的风力发电机组装机总容量达到9 3,8 4 9 M W,可以每年生产2 0 0 T W h 电力,相当于全球电能
20、消费总量的1 3。在一些国家和地区,风力发电量已经占到当地电能总量的4 0 及以上,已经能够满足当地最小负荷的需求。中国风电装机容量自2 0 0 3 年以来进入了快速增长期。2 0 0 3 年,中国风力发电累计总装机容量为5 6 7 M W,2 0 0 4 年为7 6 4 M W,2 0 0 5 年为1,2 6 6 M W,2 0 0 6年底则为2,5 9 9 M W,2 0 0 7 年底约为5,9 0 6 M W1 2 1。图1-1 和图1 2 分别为世界和中国近几年的风力发电装机容量统计。风力发电已经进入了一个快速发展的阶段。图1-11 9 9 7 2 0 0 7 年世界风力发电装机容量统
21、计风具有波动性、间歇性、低能量密度等特点,因此,风电功率也是波动的、间歇的。当风力发电在电网中所占的比例很小时,上述特点不会对电网带来明显影响。但是,随着风力发电装机容量的迅猛发展,风电在电网中的比例不断增加,一旦超过某个比例(这个比例目前并无定论,但一般认为它不能一概而论,而是绪论取决于许多因素,例如电网网络结构、调度运行模式等),接入电网的风力发电将会对电力系统的安全、稳定运行以及保证电能质量带来严峻挑战。7 0 06 0 0:5 0 0誉毒4 0 0褥3 0 0督2 0 01 0 002 0 0 32 0 0 42 0 0 52 0 0 62 0 0 7年份图1 22 0 0 3 2 0
22、 0 7 年中国风力发电装机容量统计柱状图对风电场的功率进行短期预测,将使电力调度部门能够提前根据风电功率变化及时调整调度计划,保证电能质量,减少系统的备用容量,降低电力系统运行成本,这是减轻风电对电网造成不利影响、提高电网中风电装机比例的一种有效途径。一些国家已经对风电预测提出了要求。中国的可再生能源产业发展指导目录中指出,要进行“风电场发电量预测及电网调度匹配软件”的技术开发,目的是用于实时监测和收集风电场各台风电机组运行状况及发电量,分析和预测风电场第2 天及后一周的功率变化情况,为电网企业制定调度计划服务,促进大规模风电场的开发和运行。1 1 2 课题研究的目的和意义选择中国风力发电场
23、功率的短期预测作为研究内容,具有重要的现实意义和学术价值,具体表现在:优化电网调度,减少旋转备用容量,节约燃料,保证电网经济运行f 3 J对风电场功率进行短期预测,将使电力调度部门能够提前为风电功率变化及时调整调度计划;从而减少系统的备用容量、降低电力系统运行成本。这是减轻风电对电网造成不利影响、提高系统中风电装机比例的一种有效途径。满足电力市场交易需要,为风力发电竞价上网提供有利条件从发电企业(风电场)的角度来考虑,将来风电一旦参与市场竞争,与其它可控的发电方式相比,风电的间歇性将大大削弱风电的竞争力,而且还会由于供电的不可靠性受到经济惩罚。提前一两天对风电场功率进行预测,将在很大程度上提高
24、风力发电的市场竞争力。,便于安排机组维护和检修,提高风电场容量系数2华北电力大学博士学位论文风电场可以根据预测结果,选择无风或低风时问段,即风电场功率小的时间,对设备进行维修,从而提高发电量和风电场容量系数。中国更需要风电场功率短期预测丹麦、德国、西班牙等风电技术较发达国家,已经普遍应用风电场功率短期预测技术,为风电比重的不断提高提供了必要条件。与欧洲的分布式风力发电方式不同,中国大部分风电场是集中在一个区域内的大容量风电场(可达百万千瓦级),风能的间歇性对于接入电网的影响将更加突出。由此可见,开展风电场功率短期预测的研究与开发对于中国实现大规模开发风电场是必要的和急迫的;中国风电场与欧洲风电
25、场的特点不同,目前还没有现成的功率短期预测系统可以直接应用,必须自主研究与开发适用于中国风电场的功率短期预测系统。为中国风电场功率短期预测提供理论参考和研究经验中国风电场功率短期预测处在起步阶段,目前国内已有的研究一般只局限于较短时间内(一般为l h)风速的预测和单机功率的模拟,还没见到对风电场功率预测进行研究的相关文献。对风电场功率预测算法及不确定性等相关问题进行较为系统的研究,将为中国风电场功率短期预测提供理论参考,并为今后的研究积累一些经验。1 2 风电场功率预测的分类1 2 1 按预测时间分类风电场功率的预测,按时间分为长期预测、中期预测、短期预测和特短期预测。不同学者的划分方法不尽相
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