风电场群风速预测：相关性分析与分布预测方法

"基于相关性分析的风电场群风速分布预测方法，通过空间降尺度和升尺度策略，结合实际风电场数据，提高了风电场群风速预测的准确性和风电功率预测的精细度。该方法首先利用修正的经验变异函数进行风电场的相关性区域划分，然后运用空间升尺度的方法，借助经验累积分布函数，根据参考风电场和目标风电场的相关性，预测目标风电场的风速，从而得到整个风电场群的风速分布。这一方法对于风电大规模接入电网后的调度管理和安全运行具有重要意义。 风电场群的风速预测是电力系统稳定运行的关键，传统的单风电场预测方法受到预测周期和环境不确定性的影响，预测精度有限。而直接统计风电场群功率预测则难以揭示风电场群功率波动的真实情况。因此，基于相关性分析的预测方法应运而生，其中主要包括皮尔逊相关系数法、Copula函数拟合法和经验变异图的相关性分析。这些方法各有优缺点，例如皮尔逊相关系数法无法考虑空间距离因素，Copula函数拟合虽更灵活但寻找最优参数困难，而经验变异图则未考虑风速时延特征。 本文提出的修正经验变异函数考虑了时延信息，改进了相关性区域的划分，使得风速预测更具时效性和准确性。在确定了相关性区域后，采用风速‘分箱’理论和蒙特卡洛抽样技术，进一步细化了风电场群内各风电场的风速分布预测。通过这种方式，可以更精确地估计风电场群的总体功率输出，有助于电力调度和管理。 该研究为风电场群的风速分布预测提供了一种创新且实用的方法，不仅提高了预测精度，还为风电并网的电力系统优化运行提供了科学依据。这种方法的有效性已通过实际风电场数据的仿真案例得到验证，证明了其在风电场群风速预测中的可行性。" 这段摘要详细阐述了基于相关性分析的风电场群风速分布预测方法，包括其核心思想、实施步骤和与其他方法的对比，强调了其在风电功率预测和电力系统管理中的应用价值。