短期风电供需平衡性智能预警与仿真

摘要

当前的风电供需预警方法忽略了以大数据为基础的风电数据分析,导致上述方法无法有效预测风电的短期功率,出现预测偏差大、预警不及时的问题,提出基于大数据的短期风电供需平衡性预警方法。分析风电数据的相似度,并对风电的功率数据以及风速数据完成归一化处理;优化极限学习机参数,结合自适应的关联度模型建立风电功率的混合预测模型;利用上述模型预测风电短期功率,实现风电并网时供需平衡性预警。实验结果表明:运用所提方法预警风电供需平衡性时,能够预测风电的短期功率,且预测误差更小。