基于数值天气预报风速和蒙特卡洛法的短期风电功率区间预测

摘要：

随着风电在现代电网的渗透率越来越高,电力系统优化运行对风电功率区间预测的可靠性提出了更高要求.现有的风电功率区间预测通常针对历史数据整体的误差,或者基于不同的出力水平进行分类误差建模,难以反映预测模型对于不同风况下的适应性.鉴于此,提出了一种基于数值天气预报(NWP)风速和蒙特卡洛法的短期风电功率区间预测模型.首先,按照NWP风速对历史时段的点预测误差进行层次聚类,利用经验分布模型对不同风况下的误差进行概率分布拟合.然后,对待预测时刻的NWP风速所对应的累计经验分布概率值进行蒙特卡洛抽样,并在给定的置信水平下求取短期内各个待预测时点可能发生的功率波动区间.最后,以中国吉林省某风电场运行数据为例,与常用的概率预测方法相比,验证了所提方法的可靠性.

关键词：层次聚类、经验分布、蒙特卡洛法、短期风电功率区间预测

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资助基金：国家重点研发计划资助项目2018YFB0904200

在线出版日期：2021-03-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：79-85