大型风电场发电功率的建模与预测研究

针对大型风电场发电功率不确定性对电网造成的影响，本项目开展大型风电场发电功率预测模型和预测方法的研究。通过对风力发电功率时间序列分析和研究，确定风电场发电功率时间序列具有混沌属性的基础上对风力发电系统的混沌特性进行分析，提出了风力发电功率预测的神经网络方法。该方法针对混沌动力学系统时间序列进行相空间重构，并以此理论为基础建立基于神经网络的风力发电功率预测模型，从而作为神经网络模型结构的设计和调整的理论依据。为了克服混沌时间序列只适合短期预测的缺陷，提出了神经网络模型与中尺度气象预报模型相结合的模型参考自适应预测模型，以提高中期风电场发电功率的预测准确度。通过大型风电场风力发电功率时间序列预测机理的研究，可以提高风电场发电功率预测精度，利用电力调度保证电网的供电安全并降低旋转备用电厂的备用容量。该研究对保证电网稳定性和可靠性，降低大型风电场运营成本具有重要得理论价值和现实意义。