考虑爬坡特性的风电功率短期概率预测方法

"考虑爬坡特性的短期风电功率概率预测" 风电功率预测是现代电力系统中的关键技术，尤其是在可再生能源大规模并网的背景下，准确预测风电功率对于优化电网调度、提升电力系统的稳定性至关重要。本文针对这一需求，提出了一种考虑风电爬坡特性的短期风电功率概率预测方法。 首先，文章分析了风电爬坡事件的定义及其特点，这是风电功率在短时间内快速变化的现象，对预测精度产生显著影响。传统的概率预测方法往往忽视了这一特性，导致在处理风电爬坡事件时预测精度下降。 接着，文中介绍了采用小波神经网络建立风电功率的确定性预测模型。小波神经网络结合了小波分析的多分辨率特征和神经网络的非线性映射能力，能有效捕捉风电功率的短期变化趋势。在此基础上，为了进一步考虑风电爬坡事件，构建了二维核密度估计概率预测模型。这个模型将风电功率分区分成不同的区间，并对每个区间的风电爬坡率和功率预测误差进行联合分析。 二维核密度估计方法在风电功率预测中具有独特优势，它无需预先设定特定的分布形式，可以自适应地估计数据的分布。通过这种估计，可以得到更精确的条件概率分布，从而提高风电功率概率预测的准确性。这种方法在处理风电爬坡事件时，能够更好地反映功率变化的不确定性，从而改进预测结果。 实验结果显示，提出的预测模型在短期风电功率概率预测方面表现出高精度，这对于电力调度部门制定发电计划、提升风电消纳能力具有积极意义。此外，这种方法的应用还可以拓宽到电力系统概率最优潮流计算、静态安全评估等多个领域，对电力系统的稳定运行提供有力的支持。 总结来说，该研究通过结合小波神经网络和二维核密度估计，提出了一种新颖的考虑风电爬坡特性的概率预测模型，提升了风电功率预测的精度，有助于电力系统的高效管理。这种方法不仅在理论上有重要的贡献，而且在实践中具有广泛的适用性。