基于模式識別的風電功率預測研究.pdf

1、風電功率預測對開發(fā)風能有著重要的意義，高精度的風電功率預測可以提高風電場發(fā)電效率，滿足電網并網技術標準發(fā)展要求，提高電網的穩(wěn)定性。本文對已有的風速預測方法進行了總結歸類，分析了各類方法的優(yōu)缺點。在此基礎上，使用一種新穎的基于模式識別的方法，即Mycielski算法進行風電場風速預測，并使用串匹配的方式實現(xiàn)上述算法的功能。建立了基于該算法的風速預測模型。使用該模型對國內某地的風電場進行短期兩小時風速預測，并對預測結果進行分析，發(fā)現(xiàn)該模型在

2、數(shù)據平滑點處有較高的預測精度。對預測結果進行參數(shù)估計，發(fā)現(xiàn)Mycielski模型預測結果的形狀參數(shù)和尺寸參數(shù)與實測數(shù)據相似度大，并且符合相似參數(shù)的威布爾分布，說明預測結果與實測風速有著相同的數(shù)據組成。對該預測模型的誤差進行分析，發(fā)現(xiàn)Mycielski算法預測誤差集中在以零為均線的兩邊，而且較為集中，并且符合正態(tài)分布。在此基礎上，進行風電場短期六小時風速預測，使用直接預測六小時風速和滾動預測六小時風速兩種方法實現(xiàn)上述預測，比較得知滾動式M