电网技术

2017, v.41;No.402(05) 1383-1389

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基于特征聚类的区域风电短期功率统计升尺度预测
Short-Term Regional Wind Power Statistical Upscaling Forecasting Based on Feature Clustering

王尤嘉;鲁宗相;乔颖;吴林林;徐海翔;

摘要(Abstract):

区域风电功率预测对于保障风电消纳及电网安全经济运行具有重要意义。由于新建风电场在并网初期尚未建立预测系统及各风电场预测精度参差不齐,经典的单场功率累加法预测精度并不高。提出一种基于风电功率数据特征聚类的区域风电功率统计升尺度预测方法,首先使用经验正交函数(empirical orthogonal function,EOF)法解析区域内风电出力特征,然后采用层次聚类法划分子区域,并利用风电场的相关系数和预测精度选取代表风电场,最后根据代表风电场的预测功率及权重系数完成区域风电功率的升尺度预测。应用冀北电网2015年的实际数据进行统计升尺度建模和方法验证。结果表明,相比累加法,文中提出的统计升尺度方法可改进区域风电功率预测精度,同时减少区域预测模型对单风电场数据完备性和预测精度的依赖。

关键词(KeyWords): 区域风电功率预测;EOF分解;层次聚类法;升尺度预测

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家重点研发计划支持项目(2016YFB0900101);; 国家自然科学基金项目(51677099)~~

作者(Author): 王尤嘉;鲁宗相;乔颖;吴林林;徐海翔;

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DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2017.0326

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