风电场风功率预测系统研究

对风电场发电功率的准确预测,可以有效优化电网调度,使得电网经济运行,同时提高风电场在电力市场中的竞争能力。文中提出了基于先进统计方法的风电功率预测系统,以高精度数值气象预报为基础,搭建完备的数据库系统,利用各种通讯接口采集风电场监控数据。提出并实现了"自适应逻辑网络"(ALN),为风电场建立功率预测算法引擎,可以准确预报风电场未来72小时短期功率负荷,并能针对单台风机、风电场或风机集群进行预测和上报,为风电场管理提供重要辅助手段。现场运行测试验证了系统在风速预测以及针对不同型号风机风功率预测的可行性和有效性。

基于自适应线性逻辑网络的风电功率预测方法性能评估与分析

介绍了一种基于自适应线性逻辑网络(ALLN)的风电功率预测方法,描述了ALLN算法的特点、基本结构、建模方法以及预测与学习方法;采用该方法进行了风速预测试验,对试验结果进行了对比分析,详细分析了影响试验结果的因素。首次提出了模型适应性的概念,并给出了计算公式。从模型训练输入数据和预测输入数据的角度,分析了影响ALLN算法模型适应性与预测结果的主要因素。