基于风电场功率特性的日前风电预测误差概率分布研究

风电功率预测误差的分布对电力系统调度决策、备用安排等有着重要的影响。基于风电场日前功率预测"从风速到功率"的实际过程,提出了确定日前风电功率预测误差分布的分析方法。首先,使用最小二乘法拟合风电场的功率特性,分析风电场功率特性拟合误差及其对日前风电功率预测误差的影响;其次,通过模拟日前风速的预测误差,研究风速预测误差对日前风电功率预测误差的影响;最后,使用蒙特卡罗双层抽样技术模拟上述2种误差的共同作用,并使用最大似然估计技术,确定各风速区间对应的日前功率预测误差所服从的分布。基于实际风电场历史数据的算例分析结果表明,所提出的误差分析方法能够准确描述风电场在不同预测风速下的功率预测误差概率分布,并能够确定各分布的适用范围,可为优化调度方案的制定提供参考。

基于数值特性聚类的日前光伏出力预测误差分布模型

光伏出力预测误差难以避免且不容忽视,预测误差分布的准确描述有利于电力系统的优化调度和稳定运行。基于此,分析预测误差分布与其影响因素之间的相关性,提出一种基于数值特性聚类的日前光伏出力预测误差概率模型。利用模糊C均值聚类法对预测误差的整体水平进行分类,再依据预测出力的数值特性进行分区处理,并建立了适用于估计误差分布的通用型高斯混合模型。该分析方法综合考虑了气象因素和预测出力数值特性对预测误差的影响,可以较为准确地估计不同时刻的预测误差,给出预测误差分布的置信区间,且不受预测算法和光伏电站地理信息的限制。基于比利时和中国西北地区光伏系统历史数据的分析结果表明,所提误差模型可描述光伏出力预测误差分布偏态性和峰度多样性,效果优于其他分布模型,能够用于描述不同情况下的日前光伏出力预测误差分布。