風(fēng)速風(fēng)功率短期預(yù)測研究.ppt

1、風(fēng)速風(fēng)功率短期預(yù)測研究,答 辯 人： 導(dǎo) 師： 指導(dǎo)老師：時 間：2019.05.17,主要內(nèi)容,課題研究內(nèi)容,課題總結(jié)與展望,課題研究背景及意義,主要工作和成果,課題研究背景及意義,研究背景 風(fēng)能是一種可再生新能源 風(fēng)電成為目前最有前景的發(fā)電方式 大規(guī)模風(fēng)電接入電網(wǎng) 研究意義 合理優(yōu)化調(diào)度，降低成本 為風(fēng)力發(fā)電提高市場競爭力 對風(fēng)電場的運(yùn)行和維護(hù)提供合理參考,課題研究內(nèi)容,WRF模式,功率曲線,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),遺傳算法,風(fēng)速短期預(yù)測,軟件框架，控制方程， 坐標(biāo)方案，時間積分， 物理過程方案,二進(jìn)制格式輸出文件，GrADS分析顯示,WRF模式風(fēng)速預(yù)測流程圖,WRF模式 天氣研究與預(yù)報模式(Wea

2、ther Research and Forecasting Model, WRF)是為業(yè)務(wù)預(yù)報和大氣研究的需要所設(shè)計的新一代的中尺度數(shù)值天氣預(yù)測系統(tǒng)。,完成模擬區(qū)域的選取、初始參數(shù)設(shè)置,不同物理過程方案,均方根誤差(Root Mean Square Error, RMSE)和平均絕對誤差(Mean Absolute Error, MAE)是各種誤差指標(biāo)中比較常用的兩種,不同物理過程方案,采用山東省安城風(fēng)電場SCADA觀測數(shù)據(jù)作為依據(jù)，與WRF模式預(yù)測出來的風(fēng)速數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析。 使用WRF模式對該風(fēng)場2019年3月15日的風(fēng)速分別進(jìn)行提前12h和24h不同時間尺度的預(yù)測，輸出時間間隔為分別取為

3、15min和30min。,微物理過程方案,15min時間間隔輸出,30min時間間隔輸出,不同微物理過程方案均方根誤差(m/s),不同微物理過程方案平均絕對誤差(m/s),陸面過程方案,15min時間間隔輸出,30min時間間隔輸出,不同陸面過程方案均方根誤差(m/s),不同陸面過程方案平均絕對誤差(m/s),邊界層方案,15min時間間隔輸出,30min時間間隔輸出,不同邊界層方案均方根誤差(m/s),不同邊界層方案平均絕對誤差(m/s),積云對流方案,15min時間間隔輸出,30min時間間隔輸出,不同積云對流方案均方根誤差(m/s),不同積云對流方案平均絕對誤差(m/s),結(jié)果分析,不同

4、時間尺度下可以組合不同的物理過程方案對風(fēng)速進(jìn)行預(yù)測，選取不同的輸出時間間隔也會得到不同的預(yù)測結(jié)果。 15min的輸出時間間隔已能滿足模式預(yù)測風(fēng)速的需要。 由于地形和環(huán)境等因素，模式的預(yù)測精度與所選取的初始條件和邊界條件有更為直接的依賴關(guān)系。,不同嵌套方案,嵌套分辨率 分別進(jìn)行單層模式和3層嵌套模式不同方案的預(yù)測，水平網(wǎng)格分辨率單層模式設(shè)置為8km，嵌套模式設(shè)置為45km，15km和5km。,單層模式區(qū)域風(fēng)向桿圖,三層嵌套模式最內(nèi)層區(qū)域風(fēng)向桿圖,不同嵌套方案,不同嵌套方案,預(yù)測數(shù)據(jù)與實測數(shù)據(jù)的誤差(m/s),符合歐洲風(fēng)能預(yù)報計劃結(jié)果,是否需要增加嵌套層數(shù)以提高預(yù)測精度需視具體情況而定,風(fēng)功率短期

5、預(yù)測,在對風(fēng)速預(yù)測的基礎(chǔ)上，采用兩種方法對輸出功率進(jìn)行預(yù)測。 功率曲線：風(fēng)力發(fā)電機(jī)組功率曲線是反映風(fēng)速與輸出功率之間關(guān)系的曲線。,風(fēng)力發(fā)電機(jī)組輸出特性,風(fēng)功率短期預(yù)測,BP算法的預(yù)測流程,確定網(wǎng)絡(luò)層數(shù) 準(zhǔn)備樣本數(shù)據(jù)，并進(jìn)行歸一化處理。 確定隱含層神經(jīng)元數(shù)目,(4) 通過設(shè)置訓(xùn)練參數(shù)，網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)， 達(dá)到設(shè)定誤差值為目標(biāo)。 訓(xùn)練函數(shù)：trainlm 學(xué)習(xí)率：0.07 期望誤差：0.02 隱含層和輸出層傳遞函數(shù)為logsig和purelin,(5) 用測試樣本進(jìn)行預(yù)測。,3層,試湊法,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),風(fēng)功率短期預(yù)測,不同方法預(yù)測功率誤差計算,目前，電力系統(tǒng)要求短期風(fēng)電功率預(yù)測的均方根誤差應(yīng)在15%左右，一般不能超過20%，而國外短期功率預(yù)測所采用的平均絕對誤差標(biāo)準(zhǔn)也已達(dá)到10%15%。,本文準(zhǔn)備的訓(xùn)練輸入、輸出數(shù)據(jù)分別是安城風(fēng)場3月15日的實測風(fēng)速和輸出功率數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)均為間隔15min的24小時數(shù)據(jù)，共97組。,風(fēng)功率短期預(yù)測,遺傳算法誤差進(jìn)化曲線,遺傳算法運(yùn)算流程圖,2.7009,2.5013,遺傳算法,工作總結(jié)與展望,總結(jié) 1. 運(yùn)用中尺度數(shù)值模式WRF分別采用不同的方案對風(fēng)電場的風(fēng)速進(jìn)行預(yù)測 2. 分別采用功率曲線和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種不同的方法進(jìn)行風(fēng)功率預(yù)