【摘 要】
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风能是重要的可再生能源,受风能自身的随机性、波动性及间歇性的影响,风电功率呈现出高度不确定性,使得大规模风电并网给电力系统安全及电能质量带来了严峻的挑战。因此,精确的功率预测是保证电力系统稳定运行的重要基础之一。然而,大量的超短期风电功率预测研究专注于时间序列外推的建模方式,其精度往往随时间跨度的增加而急剧下降,本文针对多源信息对于超短期风电功率预测性能的影响以及其建模方式展开研究。首先,从风电场
【基金项目】
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国家重点研发计划“促进可再生能源消纳的风电/光伏发电功率预测技术及应用”项目（2018YFB0904200）; 国家电网有限公司科技项目“考虑电/热负荷及新能源不确定性的概率优化调度技术研究与示范”（52230020002J）; 北京科技新星计划项目“吉林省调新能源场站数据处理服务”（项目编号:xx2018079）
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风能是重要的可再生能源,受风能自身的随机性、波动性及间歇性的影响,风电功率呈现出高度不确定性,使得大规模风电并网给电力系统安全及电能质量带来了严峻的挑战。因此,精确的功率预测是保证电力系统稳定运行的重要基础之一。然而,大量的超短期风电功率预测研究专注于时间序列外推的建模方式,其精度往往随时间跨度的增加而急剧下降,本文针对多源信息对于超短期风电功率预测性能的影响以及其建模方式展开研究。首先,从风电场的时序信息性与天气信息关联性出发,分别通过过滤法、包装法、嵌入法三种特征分析策略,以东北某大型风电场为例,对多源信息的关联关系进行定量与定性分析,作为多源信息建模的理论基础。其次,面向风电功率预测建模的复杂化与黑箱性趋势,以机器学习的可解释性为切入点,引入不可知模型的局部可解释算法,并结合风电功率预测的输入信息高维性与建模映射模糊性,提出一种新的系数来衡量局部样本输入-输出的函数关系,在此基础上,对所提出的系数进行了检验并定义了实际应用中的风险模型。再次,通过透明化黑箱模型的训练结果,对于超短期风电功率预测的导向性改进策略进行探索。对于风电功率建模的输入信息,基于物理机理与数据驱动结果一致性原则,在过滤法、包装法、嵌入法三种特征选择策略的基础上,提出了一种新的特征选择方法,可以将17.23%-28.48%的预测误差进一步降低0.36%-4.69%;对于超短期风电功率预测的4类建模策略,从模型角度对其进行重新组合,提出一种建模方式时变的切换输出机制,通过对切换建模方式构建的组合框架可以在门控循环单元、径向基神经网络和误差反向传播神经网络三个预测器中鲁棒的提高预测精度。最后,为了进一步量化超短期风电功率预测的不确定性信息,探索其概率预测建模策略。在点预测结果基础上,结合风电机组的惯性运行特性与动力学方程,提出一种误差场景划分方法,并在多时间尺度与多置信水平上,分别通过参数化与非参数化建模方法,对所提出的概率预测误差场景划分方法进行验证,而本文提出的场景划分方法优于传统直接基于预测值分区或不进行场景划分的方法。而对于风电功率超短期概率预测,在不同时间跨度下,同种方法的区间覆盖率无显著区别,但其区间带宽随时间跨度减小而降低,这与不同预测时间跨度下点预测的精度变化特点相同,这也说明了提升点预测精度可以有效提升概率预测性能。
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