基于混沌相空间重构与NWP的超短期风功率预测

"基于混沌相空间重构与数值天气预报的超短期风力发电预测" 这篇研究论文"基于混沌相空间重构与数值天气预报的超短期风力发电预测"着重探讨了提高超短期风力发电预测精度的方法，这对于评估风电并网的安全性和经济性至关重要。风速是影响风力发电的关键因素，而准确预测风速对于优化电网调度和保障电力系统稳定运行有着重要意义。 论文提出了一种结合混沌相空间重构和数值天气预报（NWP）的四小时未来风力预测方案。首先，利用历史风速数据进行相空间重构，将重构后的相空间向量作为预测模型的第一输入部分。其次，将预测时刻的NWP数据作为第二输入部分，这有助于考虑大气环境变化对风速的影响。通过神经网络模型，计算出风轮高度处的风速，以此来得到更为精确的预测结果。 为了验证所提方法的有效性，研究者们采用了一个实际风电场的数据进行测试。论文展示了预测结果，并将其与传统的混沌神经网络模型、NWP与人工神经网络（ANN）模型以及持续性预测方法进行了对比分析。通过比较，可以评估不同方法在预测准确性上的优劣，从而为风电场的运营管理和电力市场的决策提供科学依据。 相空间重构是一种从时间序列中恢复系统动力学行为的技术，它能揭示隐藏在单一测量值下的系统复杂动态。而NWP则利用数学模型模拟大气运动，以预测未来气象条件，对于风速预测而言，可以提供宏观气候背景信息。将两者结合，可以更全面地考虑短期风速变化的物理过程和随机特性。 该研究为超短期风力发电预测提供了一种新的综合方法，旨在提升预测精度，减少不确定性，进一步推动可再生能源的合理利用和电网的稳定运行。