超短期最优预报下风电场功率预制修正策略

摘要

文章兼用软硬件方法对风电场功率预报进行修正,针对数值天气预报存在一定误差、风能输出功率波动较大、较难精确获取风速与发电机功率输出之间动态关系模型等关键问题,基于数值天气预报历史统计数据,利用BP神经网络,结合前一时段实际风速及输出功率对预制功率进行分时段误差动态修正,提出提高风电场风电功率预报准确度的风储系统,建立改进的风电功率预报系统;同时基于风电场输出功率历史统计数据,利用数理统计方法确定应用于风电场功率预制误差二次修正的储能电池最佳容量,以此提高风电场功率预报精度,达到最优预报目标.采用风电场的实际运行数据,通过MATLAB平台仿真,验证了修正算法策略的效果及可行性.