基于混沌理论的风电功率实时预测研究

摘要

近十几年，我国风能的开发利用处于快速发展阶段，风电装机容量以及风电并网情况增长较快，但是因为近地风具有间歇特征，风电功率在一定程度上具有随机特征，风电并网后，风电功率的大幅度波动变化会对电力系统正常运行、合理分配调度等方面造成影响。掌握风电功率的时空分布规律、对风电功率进行较为准确的预测以及对预测误差进行分析研究，这对风能大规模的开发利用具有重要意义。
　　本文以东北风电场的有功功率数据为例，分析研究风电功率的时空分布特征。为了客观认识风电功率的波动变化特征、研究风电功率混沌特征的时空分布特点，本文提出了衡量风电功率混沌特征的量化指标—滚动最大 Lyapunov指数，并对混沌特征的时间和空间分布特征进行分析验证；利用自相关系数图和周期图验证了风电功率序列中存在周期性分量这一特征，然后利用傅里叶变换提取周期分量，并且利用递归图法验证了剩余分量具有混沌特征；利用集合经验模态分解对风电功率时间序列进行降噪处理，然后分析降噪后的时间序列的长程相关性和分形特征。
　　针对风电功率预测的研究，本文提出了基于混沌理论的三种不同的预测方法：基于局域一阶加权法的风电功率超短期预测、校正的 Lyapunov指数多步预测模型以及实时提取周期分量的组合预测模型。其中，基于局域一阶加权法的风电功率超短期预测模型是以距离作为邻近相点的选择判据构建预测模型；校正的 Lyapunov指数多步预测模型则以Lyapunov指数预测模型为基础，并对滚动预测时的预测值进行校正；实时提取周期分量的组合预测把序列分解为周期分量和剩余分量，然后把两个分量各自的预测值合并后加入到原序列中，针对新的风电功率序列再次分解和预测。
　　针对风电功率预测误差的研究，本文以混沌理论为基础，基于东北风电场的有功功率数据，分析了风电功率在实时预测时的单步预测误差的概率分布，研究了风电功率预测误差与预测步数的关系、预测误差与风电场出力情况的关系以及预测误差与装机容量之间的关系。
　　针对风电功率的多步预测，建立了基于VB语言的风电场有功功率预测系统。该预测系统可直接从实时监测系统中读取功率信息，其建模简单、运算速度较快，能够满足在线使用的要求。该系统适用于超短期风电功率预测，尤其适用于历史数据量较少、气象信息不足、仅有风电功率序列的风电场。

目录

第1章 绪 论

1.1 研究背景及意义

1.2 研究现状

1.3 本文研究内容

第2章 风电功率波动特性分析

2.1 风电功率的混沌特征

2.2 风电功率的周期特性

2.3 风电功率的多重分形特征

2.4 本章小结

第3章 风电功率实时预测研究

3.1 风电功率预测的评价指标

3.2 基于局域一阶加权法的预测

3.3 校正的Lyapunov指数多步预测

3.4 实时提取周期分量的组合预测

3.5 本章小结

第4章 风电功率实时预测误差分析

4.1 风电功率预测误差

4.2 预测误差的概率分布

4.3 风电功率预测误差的相关性分析

4.4 本章小结

第5章 风电功率实时预测平台

5.1 预测系统的物理构成

5.2 预测系统主界面

5.3 数据管理

5.4 本章小结

结论

参考文献

附录

附录A 风电功率实时预测

附录B 误差分析

攻读硕士学位期间发表的学术论文

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致谢