本文關(guān)鍵詞：基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電功率預(yù)測，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

第32卷第22期2008年11月；電網(wǎng)技術(shù)PowerSystemTechnolog；文章編號：1000-3673（2008）22-0；Vol.32No.22；Nov.2008；基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電功率短期預(yù)測系統(tǒng)；范高鋒，王偉勝，劉純；（中國電力科學(xué)研究院，北京市海淀區(qū)100192）；ArtificialNeuralNetworkB；FANGao-feng

第 32 卷 第 22 期 2008年 11 月

電 網(wǎng) 技 術(shù) Power System Technology

文章編號：1000-3673（2008）22-0072-05 中圖分類號：TM73 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 學(xué)科代碼：470·40

Vol. 32 No. 22

Nov. 2008

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電功率短期預(yù)測系統(tǒng)

范高鋒，王偉勝，劉純

（中國電力科學(xué)研究院，北京市 海淀區(qū) 100192）

Artificial Neural Network Based Wind Power Short Term Prediction System

FAN Gao-feng，WANG Wei-sheng，LIU Chun

（China Electric Power Research Institute，Haidian District，Beijing 100192，China）

ABSTRACT: Wind power prediction is important to the 系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行帶來新的挑戰(zhàn)。為克服風(fēng)電波 operation of power system with comparatively large amount of 動對電力系統(tǒng)運(yùn)行的不利影響，風(fēng)電裝機(jī)容量較大 wind power. A summarization of the research status, basic 的幾個國家都在開發(fā)風(fēng)電功率預(yù)測系統(tǒng)。風(fēng)電功率 principle and forecast methods of wind power prediction was

presented in the paper. The system framework was designed. A wind power prediction system based on artificial neural network was established, and the system will soon be applied

預(yù)測對于電網(wǎng)安全經(jīng)濟(jì)調(diào)度、電力市場及風(fēng)電場運(yùn) 行都有重要意義。

丹麥?zhǔn)亲钤邕M(jìn)行風(fēng)電功率預(yù)測系統(tǒng)開發(fā)的國

家之一，早在1990年Landberg就采用類似歐洲風(fēng) in the Jilin power grid dispatch center. The system relies on

numerical weather prediction, has friendly man-machine 圖集的推理方法開發(fā)了一套風(fēng)電功率預(yù)測系統(tǒng) 。 interface, and realizes seamless connection to the energy Prediktor 是丹麥 Ris? 國家實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的風(fēng)電功率 management system (EMS). The results of the test data indicate 預(yù)測系統(tǒng)，這個系統(tǒng)主要采用物理模型 。氣象數(shù) that the prediction system is reliable and the root of mean 據(jù)由數(shù)值天氣預(yù)報系統(tǒng)——高精度有限區(qū)域模型

square error (RMSE) is about 15%. The economic benefit of

[2]

[3]

the forecasting system was also estimated.

(high resolution limited area model，HIRLAM)提供。

風(fēng)電功率預(yù)測工具(wind power prediction tool，

[4]

KEY WORDS: wind power；power grid；prediction；artificial WPPT)由丹麥技術(shù)大學(xué)開發(fā) 。自1994年一直在丹 neural network；numerical weather prediction 麥西部電力系統(tǒng)運(yùn)行，從 1999 年開始在丹麥東部

摘要：風(fēng)電場輸出功率預(yù)測對接入大量風(fēng)電的電力系統(tǒng)運(yùn)行 電力系統(tǒng)運(yùn)行。Zephry 是 Ris?(Ris?已于 2007 年 1

有重要意義。該文綜述國內(nèi)外風(fēng)電功率預(yù)測技術(shù)的研究現(xiàn) 月 1 日并入丹麥技術(shù)大學(xué))和丹麥技術(shù)大學(xué)聯(lián)合開

建立基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電功率預(yù)測系統(tǒng)，該系統(tǒng)即將

發(fā)的新一代短期風(fēng)電功率預(yù)測程序 。Zephry集合

應(yīng)用于吉林電網(wǎng)調(diào)度中心。該系統(tǒng)以數(shù)值天氣預(yù)報為基

礎(chǔ)，具有良好的人機(jī)界面，實(shí)現(xiàn)了與能量管理系統(tǒng)(energy

management system，EMS)的無縫連接。對測試數(shù)據(jù)的預(yù)測

了Prediktor和WPPT的功能。

Previento 是德國奧爾登堡大學(xué)開發(fā)的風(fēng)電功 率預(yù)測系統(tǒng)，它可以對一個較大的區(qū)域給出2天內(nèi)

結(jié)果表明，該預(yù)測系統(tǒng)能夠可靠工作，預(yù)測結(jié)果的均方根

的功率預(yù)測 。它的預(yù)測方法和Prediktor類似。高

誤差在 15%左右。最后，該文對風(fēng)電功率預(yù)測系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)

效益進(jìn)行估算。 diction tool，AWPPT)是 ISET(德國太陽能研究所)

級風(fēng)電功率預(yù)測工具(advanced wind power pre-

[7] 開發(fā)的風(fēng)電功率管理系統(tǒng)WPMS 的一部分 。風(fēng)電

關(guān)鍵詞：風(fēng)電；電網(wǎng)；預(yù)測；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；數(shù)值天氣預(yù)報

0 引言

功率管理系統(tǒng)包括在線監(jiān)視系統(tǒng)、短期預(yù)測系統(tǒng) (1~8h)和天前預(yù)測系統(tǒng)。這個模型的特點(diǎn)是：1）采

風(fēng)力發(fā)電在全球范圍內(nèi)快速發(fā)展，截止到2007 用德國氣象局提供的數(shù)值天氣預(yù)報；2）用人工神

年底，世界風(fēng)電累計裝機(jī)容量達(dá)到93849MW，其 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算風(fēng)電場的功率輸出；3）用在線外推模

[1]

中我國風(fēng)電累計裝機(jī)容量為5899MW 。風(fēng)電是一 型計算注入到電網(wǎng)總的風(fēng)電功率。

種間歇性、波動性電源，大規(guī)模風(fēng)電的接入對電力 ANEMOS是歐盟資助的一個研究項(xiàng)目，共有7

第 32 卷 第 22 期

電 網(wǎng) 技 術(shù)

[17]

73

個國家的23家科研機(jī)構(gòu)參與。ANEMOS的目的是 開發(fā)用于陸地和海上的風(fēng)電功率預(yù)測系統(tǒng)。

regressive moving average，ARMA)模型法 、卡爾

[18]

曼濾波算法

[19]

ANEMOS將物理方法和統(tǒng)計方法結(jié)合在一起。

或時間序列法和卡爾曼濾波算法相

eWind是美國AWS Truewind公司開發(fā)的風(fēng)功

結(jié)合 ，另外還有一些智能方法，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 方法 等。這些方法預(yù)測的時間尺度較短。對于 0~3 h 的預(yù)測，因?yàn)槠渥兓饕纱髿鈼l件的持續(xù) [13,16] 性決定，因此不采用數(shù)值天氣預(yù)報數(shù)據(jù)也可得到較 好的預(yù)測結(jié)果；對于時間尺度超過 3h 的預(yù)測，不

。它主要包括4個部分：1）一組高精 率預(yù)測系統(tǒng)[8]

度的3維大氣物理數(shù)學(xué)模型；2）適應(yīng)性統(tǒng)計模型；

3）風(fēng)電場輸出模型；4）預(yù)測結(jié)果發(fā)布系統(tǒng)。

其它風(fēng)電功率預(yù)測系統(tǒng)主要還有西班牙馬德

里卡洛斯三世大學(xué)(Carlos III of Madrid)開發(fā)的

sipre?lico[9] 、西班牙可再生能源中心開發(fā)的

LocalPred-RegioPred、在Madeira 島和Crete 島運(yùn)行

考慮數(shù)值天氣預(yù)報數(shù)據(jù)無法反映大氣運(yùn)動的本質(zhì)， 因此也難以得到較好的預(yù)測結(jié)果。

現(xiàn)在研究的風(fēng)電場輸出功率預(yù)測都把數(shù)值天

氣預(yù)報數(shù)據(jù)作為一組重要輸入數(shù)據(jù)。考慮了地形、 粗糙度等信息采用物理方程進(jìn)行預(yù)測的方法稱為 物理方法，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，找出其內(nèi) 在規(guī)律并用于預(yù)測的方法稱之為統(tǒng)計方法。如果物 理方法和統(tǒng)計方法都采用則稱之為綜合方法。

采用數(shù)值天氣預(yù)報數(shù)據(jù)的風(fēng)電場輸出功率預(yù)

的More-Care系統(tǒng)[10] 以及愛爾蘭開發(fā)的Honeymoon

系統(tǒng) 等。 [11]

目前，國內(nèi)對風(fēng)電功率預(yù)測的研究較少。文

獻(xiàn)[12]探討了風(fēng)電場的短期風(fēng)速預(yù)測，結(jié)合實(shí)例闡 述了時間序列法在短期風(fēng)速預(yù)測中的應(yīng)用，但沒有 給出風(fēng)電場輸出功率的預(yù)測。文獻(xiàn)[13]基于時間序 列法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對風(fēng)速和風(fēng)電場功率進(jìn)行了研 究，這種時序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型本質(zhì)上還是以時間序列 為基礎(chǔ)，對較長時間的預(yù)測效果會比較差。文獻(xiàn)[14] 研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電場風(fēng)速時間序列的預(yù) 測，沒有對風(fēng)電場的輸出功率進(jìn)行預(yù)測。文獻(xiàn)[15] 研究了基于歷史數(shù)據(jù)的風(fēng)電場功率短期預(yù)測方法， 因?yàn)闆]有采用數(shù)值天氣預(yù)報數(shù)據(jù)，預(yù)測的時間尺度 限制在1~6h。而電網(wǎng)的運(yùn)行調(diào)度需要至少未來 24h

測的基本流程如圖1所示。從數(shù)值天氣預(yù)報系統(tǒng)獲

得氣象資料，輸入預(yù)測程序，得到風(fēng)電場的輸出功 率。預(yù)測程序可采用物理方法，也可采用統(tǒng)計方法 或2種方法的結(jié)合。

數(shù)值天氣預(yù)報

預(yù)測程序

的預(yù)測數(shù)據(jù)，1~6 h 的預(yù)測顯然不能滿足電網(wǎng)調(diào)度 的需要。這些研究主要問題是沒有采用數(shù)值天氣預(yù) 報數(shù)據(jù)，預(yù)測的時間尺度難以提高。

目前，國外的風(fēng)電功率預(yù)測系統(tǒng)還處于不斷更 新和完善之中，國內(nèi)還沒有實(shí)用的風(fēng)電功率預(yù)測系 統(tǒng)。本文以數(shù)值天氣預(yù)報數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，提出風(fēng)電功 率預(yù)測系統(tǒng)的整體框架，，建立基于 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模 型的風(fēng)電功率預(yù)測系統(tǒng)，該系統(tǒng)即將應(yīng)用于吉林電 網(wǎng)調(diào)度中心。

風(fēng)電場功率

圖 1 風(fēng)電場輸出功率預(yù)測流程圖 Fig. 1 Flowchart of wind power prediction

1.2 物理方法

風(fēng)電功率預(yù)測的物理方法預(yù)測流程如圖 2 所 示。根據(jù)數(shù)值天氣預(yù)報系統(tǒng)的預(yù)測結(jié)果得到風(fēng)速、

數(shù)值天氣預(yù)報 (風(fēng)速、風(fēng)向、氣壓、氣溫等) 轉(zhuǎn)換到輪轂高度 (等高線、粗糙度、障礙物等) 風(fēng)電場功率曲線 (尾流、機(jī)組可用情況)

1 風(fēng)電功率預(yù)測的基本原理

1.1 預(yù)測的基本流程

早期的風(fēng)電功率預(yù)測研究大多不采用數(shù)值天

氣預(yù)報數(shù)據(jù)。最簡單的預(yù)測模型是持續(xù)預(yù)測法，這 種方法認(rèn)為風(fēng)速預(yù)測值等于最近幾個風(fēng)速值的滑 動平均值。通常認(rèn)為最近一點(diǎn)的風(fēng)速值為下一點(diǎn)的 風(fēng)速預(yù)測值[16] 。該模型的預(yù)測誤差較大，且預(yù)測結(jié)

風(fēng)電場輸出功率預(yù)測 整個區(qū)域風(fēng)電功率預(yù)測

果不穩(wěn)定。改進(jìn)的方法有自回歸滑動平均(auto

圖 2 物理方法預(yù)測流程圖

Fig. 2 Prediction flowchart of the physical method

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范高鋒等：基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電功率短期預(yù)測系統(tǒng) Vol. 32 No.22

風(fēng)向、氣壓、氣溫等天氣數(shù)據(jù)。然后根據(jù)風(fēng)電場 周圍等高線、粗糙度、障礙物、溫度分層等信息， 采用類似與 WAsP 程序的計算方法，計算得到風(fēng) 電機(jī)組輪轂高度的風(fēng)速、風(fēng)向、氣溫、氣壓等信 息。然后根據(jù)風(fēng)電場的功率曲線計算得到風(fēng)電場 的輸出功率。因?yàn)樵诓煌娘L(fēng)向下，不同的溫度 條件下，即使風(fēng)速相同，風(fēng)電場輸出功率也不相 等，因此，風(fēng)電場功率曲線是一族曲線。對整個 區(qū)域的風(fēng)電功率預(yù)測，預(yù)測的方法有2種：1）對 所有的風(fēng)電場輸出功率進(jìn)行預(yù)測，然后求和得到； 2）只對幾個風(fēng)電場進(jìn)行預(yù)測，然后用一種擴(kuò)展算

化網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和權(quán)值，然后根據(jù)輸入樣本前向計算 BP網(wǎng)絡(luò)每層神經(jīng)元的輸入信號和輸出信號，根據(jù)期 望輸出計算反向誤差，對權(quán)值進(jìn)行修正，如果誤差

小于給定值或迭代次數(shù)超過設(shè)定值，則結(jié)束學(xué)習(xí)。 2.3 用于風(fēng)電功率預(yù)測的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

風(fēng)電場輸出功率的影響因素主要有風(fēng)速、風(fēng)

向、氣溫、氣壓、濕度等，因此這些數(shù)據(jù)構(gòu)成 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本輸入數(shù)據(jù)空間，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出是 風(fēng)電場的功率。

為了提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)效率，提高預(yù)測精

法得到整個區(qū)域的風(fēng)電場輸出功率。 1.3 統(tǒng)計方法

度，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理：

1）風(fēng)速歸一化。采用多年統(tǒng)計的極限風(fēng)速對 風(fēng)速數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化為

vmax

式中：vg為歸一化后的風(fēng)速值；vt為數(shù)值天氣預(yù)報系 統(tǒng)預(yù)測的風(fēng)速值；vmax 為氣象觀測的歷史最大風(fēng)速。

2）風(fēng)向歸一化。風(fēng)向指風(fēng)的方向，是把圓周 分成360°，正北方向是0°。為了區(qū)分所有的風(fēng)向，

統(tǒng)計方法不考慮風(fēng)速變化的物理過程，而根

據(jù)歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)找出天氣狀況與風(fēng)電場出力的關(guān)

系，然后根據(jù)實(shí)測數(shù)據(jù)和數(shù)值天氣預(yù)報數(shù)據(jù)對風(fēng) 電場輸出功率進(jìn)行預(yù)測，常用的預(yù)測方法有時間

[20]

序列法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法(BP neural networks) 、

徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBF neural networks)和支持

[7]

向量機(jī)(support vector machines，SVM) 等。

需要取風(fēng)向的正弦和余弦2個值作為輸入。

2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及預(yù)測系統(tǒng)

3）氣溫、氣壓、濕度的歸一化采用和風(fēng)速歸一 化類似的方法，取氣象觀測的最大值進(jìn)行歸一化。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)如圖4所示。

隱含層

輸入層 風(fēng)速 風(fēng)向正弦

2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指基于誤差反向傳播算法的多

層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采用有導(dǎo)師的訓(xùn)練方式 。它能

[21]

夠以任意精度逼近任何非線性映射；可以學(xué)習(xí)和自 適應(yīng)未知信息；具有分布式信息存儲與處理結(jié)構(gòu)， 具有一定的容錯性，因此構(gòu)造出來的系統(tǒng)具有較好 的魯棒性，適合處理復(fù)雜問題。 2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法

氣溫 …

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法如圖3所示。首先初始

氣壓 濕度

初始化 給定輸入向量和目標(biāo)向量 求隱含層、輸出層各節(jié)點(diǎn)輸出 求目標(biāo)值與實(shí)際值輸出的偏差

計算反向誤差 權(quán)值學(xué)習(xí) 否

學(xué)習(xí)結(jié)束 是 結(jié)束

圖 4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

Fig. 4 Structure of BP neural networks

圖 3 BP 網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)流程

Fig. 3 Flow chart of BP network learning

2.4 預(yù)測系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)

目前電網(wǎng)對風(fēng)電功率預(yù)測的基本要求是當(dāng)天預(yù) 測次日的風(fēng)電場輸出功率，時間分辨率為15 min。 要求不但能夠預(yù)測單個風(fēng)電場的輸出功率，而且能 夠預(yù)測整個區(qū)域的風(fēng)電場輸出功率。風(fēng)電功率預(yù)測 系統(tǒng)要與 EMS 系統(tǒng)有很好的接口。同時，風(fēng)電功 率預(yù)測系統(tǒng)需要在調(diào)度系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)中運(yùn)行，其網(wǎng)絡(luò) 結(jié)構(gòu)和安全防護(hù)方案要滿足二次系統(tǒng)安全防護(hù)規(guī) 定的要求。

第 32 卷 第 22 期

電 網(wǎng) 技 術(shù)

350280

75

風(fēng)電功率預(yù)測系統(tǒng)的模塊劃分及軟件結(jié)構(gòu)如 圖5所示。各軟件模塊功能如下：

1）預(yù)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫是預(yù)測系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心， 各軟件模塊均通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫完成數(shù)據(jù)的交互。 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫存儲來自數(shù)值天氣預(yù)報處理模塊的數(shù) 值天氣預(yù)報數(shù)據(jù)、預(yù)測程序產(chǎn)生的預(yù)測結(jié)果數(shù)據(jù)、 EMS系統(tǒng)接口程序產(chǎn)生的實(shí)時風(fēng)電功率數(shù)據(jù)等。

2）數(shù)值天氣預(yù)報模塊從數(shù)值天氣預(yù)報服務(wù)商 的服務(wù)器下載數(shù)值天氣預(yù)報數(shù)據(jù)，經(jīng)過處理后形 成各預(yù)測風(fēng)電場預(yù)測時段的數(shù)值天氣預(yù)報數(shù)據(jù)， 送入預(yù)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫。

3）預(yù)測模塊從系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中取出數(shù)值天氣預(yù) 報數(shù)據(jù)，預(yù)測模型計算出風(fēng)電場的預(yù)測結(jié)果，并 將預(yù)測結(jié)果送回系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫。

4）EMS系統(tǒng)接口模塊將各風(fēng)電場的實(shí)時功率 數(shù)據(jù)傳送到系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中，同時將預(yù)測結(jié)果從系 統(tǒng)數(shù)據(jù)庫上取出，發(fā)送給EMS系統(tǒng)。

5）圖形用戶界面模塊實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)與用戶的交互， 完成數(shù)據(jù)及曲線顯示，系統(tǒng)管理及維護(hù)等功能。

數(shù)值天氣預(yù)報

預(yù)測功率 誤差帶

功

70

2007–10–15

2007–10–13

2007–10–17日期

2007–10–19

圖 6 風(fēng)電功率預(yù)測系統(tǒng)輸出結(jié)果

實(shí)際功率 210Fig. 6 Results of the wind power prediction system W

測，預(yù)測曲線基本上與實(shí)測曲線變化規(guī)律一致，預(yù) 140 測結(jié)果的均方根誤差在15%左右。

M

3 預(yù)測系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)效益

如果沒有風(fēng)電功率預(yù)測系統(tǒng)，系統(tǒng)的旋轉(zhuǎn)備

用容量除了滿足負(fù)荷的波動外，還要滿足風(fēng)電功 率的波動。理論上講，為風(fēng)電所留出的旋轉(zhuǎn)備用 要與風(fēng)電裝機(jī)容量相當(dāng)。所以，風(fēng)電的接入會導(dǎo) 致常規(guī)機(jī)組負(fù)荷率降低，機(jī)組煤耗增加。

如果有風(fēng)電功率預(yù)測系統(tǒng)，把風(fēng)電功率納入

調(diào)度計劃。那么為風(fēng)電所留出的旋轉(zhuǎn)備用只需要 滿足風(fēng)電功率的預(yù)測誤差即可。因此風(fēng)電功率預(yù) 測能夠提高機(jī)組負(fù)荷率，降低機(jī)組煤耗，有利于 節(jié)能減排和提高經(jīng)濟(jì)效益。

以吉林電網(wǎng)冬季的典型運(yùn)行方式為例，最大

圖形用戶界面

預(yù)測數(shù)據(jù)庫 預(yù)測程序

圖 5 預(yù)測系統(tǒng)結(jié)構(gòu) Fig. 5 Prediction system diagram

電力5 872 MW，峰谷差2 060 MW，日發(fā)電量

2.5 預(yù)測結(jié)果

采用開發(fā)的預(yù)測系統(tǒng)對吉林省同發(fā)、雙遼、洮 南、洮北、長嶺、查干浩特6個風(fēng)電場進(jìn)行預(yù)測， 6個風(fēng)電場總裝機(jī)容量為326.4MW。訓(xùn)練數(shù)據(jù)采用 了 2007年 6月—2008年4月的數(shù)值天氣預(yù)報數(shù)據(jù) 和風(fēng)電場輸出的功率數(shù)據(jù)，測試數(shù)據(jù)為 2008 年 5 月—2008年7月2個月的數(shù)據(jù)。

對于 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，3 層網(wǎng)絡(luò)理論上就可以逼 近任何非線性函數(shù)，因此選擇包含 1個隱含層的 3 層網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)隱層神經(jīng)元傳遞函數(shù)采用S型正切函 數(shù)，輸出層神經(jīng)元傳遞函數(shù)采用S型對數(shù)函數(shù)。隱 層節(jié)點(diǎn)數(shù)會影響預(yù)測精度。經(jīng)逐一篩選分析，當(dāng)網(wǎng) 絡(luò)的隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)為19時，訓(xùn)練樣本誤差最小，均方 根誤差為8.9%；隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)繼續(xù)增加，出現(xiàn)過學(xué)習(xí) 現(xiàn)象，網(wǎng)絡(luò)外推能力變差，預(yù)測誤差反而增大。

圖 6是1周的天前預(yù)測曲線。預(yù)測結(jié)果表明：

115 189 MW?h。如果沒有風(fēng)電，留出300 MW旋

轉(zhuǎn)備用，平均發(fā)電負(fù)荷率為77.8%�，F(xiàn)在接入 326.4 MW風(fēng)電，如果沒有風(fēng)電功率預(yù)測，原則上 講需要增加326.4 MW旋轉(zhuǎn)備用，平均發(fā)電負(fù)荷率 將降低到73.9%。如果有風(fēng)電功率預(yù)測，預(yù)測誤差 按20%計，只需要增加65MW旋轉(zhuǎn)備用，平均發(fā)電 負(fù)荷率為76.9%。

據(jù)統(tǒng)計，發(fā)電負(fù)荷率升高1%，煤耗降低 1g/(kW?h)。這樣在這個典型日可節(jié)煤345t，經(jīng)濟(jì) 效益約35萬元，經(jīng)濟(jì)和環(huán)境效益顯著。另外，風(fēng) 電功率預(yù)測還能增強(qiáng)電網(wǎng)的安全性，提高電網(wǎng)的 風(fēng)電接納能力，減少風(fēng)電場的電量損失。

4 結(jié)語

本文對風(fēng)電功率預(yù)測的原理、方法及預(yù)測系 統(tǒng)的結(jié)構(gòu)進(jìn)行了研究，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了 風(fēng)電場輸出功率預(yù)測系統(tǒng)。對吉林電網(wǎng)的風(fēng)電場

本文開發(fā)的預(yù)測系統(tǒng)能夠進(jìn)行風(fēng)電場輸出功率預(yù)

76 范高鋒等：基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電功率短期預(yù)測系統(tǒng)

Power，2005(6)：21-24(in Chinese)．

Vol. 32 No.22

輸出功率進(jìn)行了預(yù)測，結(jié)果表明，預(yù)測系統(tǒng)能夠 可靠工作，預(yù)測結(jié)果的均方誤差在15%左右。

今后的工作主要有，進(jìn)一步開發(fā)更精確的預(yù) 測模型，不斷對預(yù)測系統(tǒng)進(jìn)行完善，為大規(guī)模風(fēng) 電接入電網(wǎng)提供堅強(qiáng)的技術(shù)支撐。

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收稿日期：2008-08-20。 作者簡介：

向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)分析及風(fēng)電功率預(yù)測； 程師，博士生導(dǎo)師，主要從事電力系統(tǒng)分析與風(fēng) 力發(fā)電領(lǐng)域的科研與教學(xué)工作，E-mail：wangws

劉純(1968—)，男，高級工程師，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)分析及風(fēng) 力發(fā)電。

@epri.ac.cn；

王偉勝(1968—)，男，博士，教授級高級工 范高鋒(1977—)，男，博士研究生，研究方

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（編輯 谷子）

　

　

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