Interval Estimation of Wind Power Forecasting Error Based on Ramp Features and Cloud Model

Yan QIAO; Li HAN; Mengjie LI

doi:10.7500/AEPS20210603006

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Interval Estimation of Wind Power Forecasting Error Based on Ramp Features and Cloud Model

Basic Research | 更新时间：2025-06-16

- Interval Estimation of Wind Power Forecasting Error Based on Ramp Features and Cloud Model
- Automation of Electric Power Systems Vol. 46, Issue 11, Pages: 75-84(2022)
- 作者机构：
  
  中国矿业大学电气与动力工程学院，江苏省徐州市 221116
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  National Natural Science Foundation of China(62076243)
- DOI：10.7500/AEPS20210603006
  CLC：
- Received：03 June 2021，
  
  Revised：2021-12-11，
  
  Published Online：28 March 2022，
  
  Published：10 June 2022
- 稿件说明：
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乔妍,韩丽,李梦洁.基于爬坡特征和云模型的风电功率预测误差区间评估[J].电力系统自动化,2022,46(11):75-84.

QIAO Yan,HAN Li,LI Mengjie.Interval Estimation of Wind Power Forecasting Error Based on Ramp Features and Cloud Model[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(11):75-84.
乔妍,韩丽,李梦洁.基于爬坡特征和云模型的风电功率预测误差区间评估[J].电力系统自动化,2022,46(11):75-84. DOI： 10.7500/AEPS20210603006.

QIAO Yan,HAN Li,LI Mengjie.Interval Estimation of Wind Power Forecasting Error Based on Ramp Features and Cloud Model[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(11):75-84. DOI： 10.7500/AEPS20210603006.

摘要

为了满足电力系统优化运行对预测误差区间评估结果越来越高的可靠性要求，改善传统的区间评估方法在发生小概率风电爬坡事件时较差的适应性，提出了一种基于爬坡特征分类和云模型的风电功率预测误差区间评估方法。通过对每类数据分别建立模型以提高不同爬坡类型下评估方法的适应性。首先，利用改进的旋转门算法识别爬坡后得到爬坡特征，并基于爬坡特征对预测误差进行分类，对上爬坡类误差和下爬坡类误差分别建立云模型，对非爬坡类误差采用

-means算法得到不同预测误差类型所对应的区间范围。然后，以风电功率和爬坡特征数据共同作为模型输入，以预测误差类型为输出，建立评估模型，从而得到风电功率预测误差评估区间。最后，利用Elia网站的风电数据进行算例分析。结果表明，所提方法的风电功率误差区间评估效果更优。

Abstract

In order to meet the higher and higher reliability requirements of the forecasting error interval estimation results for optimal operation of the power system

and improve the poor adaptability of traditional methods when small-probability wind power ramp events occur

a interval estimation method for forecasting error of wind power based on the classification of ramp features and cloud model is proposed. Models for each type of data are built to improve the applicability of the estimation method with different ramp types. First

the improved swinging door algorithm is used to identify ramp and ramp features are obtained. The forecasting errors are classified according to the ramp features. The cloud models for up-ramp error and down-ramp error are established separately

and the

-means algorithm is used for non-ramp error to obtain the interval ranges corresponding to different forecasting error types. Then

the wind power and ramp features data are used as input of the model

and the forecasting error types are used as output. The estimation model is established to obtain the forecasting error estimation interval of wind power. Finally

the wind power data from the Elia website is utilized to conduct an example analysis

and the results show that the proposed method has better estimation effect of wind power error interval.

关键词

Keywords

references

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