【摘要】：風(fēng)電功率具有較強(qiáng)的隨機(jī)性和較高的不確定性。不斷提高風(fēng)電功率預(yù)測(Wind Power Prediction,WPP)精度,是加強(qiáng)風(fēng)電管理、管控電網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險的最基礎(chǔ)和最關(guān)鍵措施之一。鑒于此,本文針對超短期WPP(Ultra-Short-Term WPP,USTWPP)問題,重點(diǎn)從方法集成角度,研究能夠進(jìn)一步提高精度、降低誤差風(fēng)險的混合預(yù)測方法,并對其應(yīng)用于概率靜態(tài)安全評估的問題進(jìn)行了分析。為提高預(yù)測精度,研究了一種基于風(fēng)電功率比值系數(shù)、集成應(yīng)用多元線性回歸和最小二乘(Multiple Linear Regressions and Least Square,MLRLS)的USTWPP混合預(yù)測方法。方法首先將時間序列化的風(fēng)電功率歷史數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為風(fēng)電功率比值系數(shù)的形式;然后,通過對比值系數(shù)的預(yù)測和校正,并利用系統(tǒng)風(fēng)電總功率預(yù)測結(jié)果,計(jì)算出各風(fēng)電場的風(fēng)電功率預(yù)測值。其中,多個風(fēng)電場的風(fēng)電功率比值系數(shù)的預(yù)測任務(wù),由MLRLS完成。為考察方法的自身性能,針對不同時段長度和時窗寬度,從單點(diǎn)與多點(diǎn)、單步與多步、直接與間接預(yù)測等角度,結(jié)合實(shí)際風(fēng)電場數(shù)據(jù),進(jìn)行了大量比較性研究;為考察方法的比對性能,使用自回歸滑動平均(Autoregressive Moving Average,ARMA)、自回歸積分滑動平均(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network,ANN)和支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)等模型,對不同條件下的預(yù)測結(jié)果,進(jìn)行了大量比較性研究。研究表明,混合方法,預(yù)測誤差更低,預(yù)測序列與實(shí)際序列的相關(guān)性更高;采用校正策略的混合方法(Hybrid Approach with Correction,HWC),相對于非校正者(Hybrid Approach without Correction,HWo C),WPP結(jié)果的不確定性、波動性更小。針對USTWPP誤差風(fēng)險評估問題,研究了一種基于HWC進(jìn)行WPP時的風(fēng)險水平及其風(fēng)險累積概率分布函數(shù)(Cumulative Distribution Function,CDF)計(jì)算方法。不同時段長度和時窗寬度條件下的大量仿真表明:相對于HWo C,基于HWC進(jìn)行WPP,其風(fēng)險值更低,CDF的計(jì)算精度更高;當(dāng)預(yù)測時長增加時,WPP的變化性和不確定性以及由此帶來的風(fēng)險也更高。為在保障準(zhǔn)確性的基礎(chǔ)上提高WPP誤差分布、負(fù)荷預(yù)測誤差分布抽樣的效率,提出了一種基于層狀結(jié)構(gòu)的模式特征向量(Pattern Feature Vector with Layer Structure,PFV with LS)進(jìn)行高速抽樣生成大容量樣本集的方法,并將其應(yīng)用于電力系統(tǒng)概率靜態(tài)安全評估。設(shè)計(jì)的具體結(jié)構(gòu)共分三層:一層向量由系統(tǒng)風(fēng)電總功率或負(fù)荷總功率構(gòu)成,維數(shù)極低;二層向量維數(shù)等于待研究的局部系統(tǒng)數(shù),維數(shù)較低;二、三層向量具體分別由二層對一層、三層對二層的功率比值系數(shù)構(gòu)成;三層向量可基于二層的局部系統(tǒng)數(shù)分解成多個子向量并行處理。向量的較低維和子向量的并行性,確保了抽樣的高效性�；诖�,結(jié)合IEEE 14節(jié)點(diǎn)修改系統(tǒng)的仿真,從節(jié)點(diǎn)電壓、線路潮流、系統(tǒng)功率損耗CDF等角度,分析了含風(fēng)電的電力系統(tǒng)概率靜態(tài)安全評估問題。結(jié)果表明,提出的方法有助于提高概率潮流分析、概率靜態(tài)安全評估的效率。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TM614

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本文編號：2653042