基于频繁模式挖掘的风电爬坡事件统计特性建模及预测

屈尹鹏; 徐箭; 姜尚光; 柳玉; 孙元章; 柯德平

doi:10.7500/AEPS20191231007

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基于频繁模式挖掘的风电爬坡事件统计特性建模及预测

新能源电力系统预测技术及其应用 | 更新时间：2025-06-16

- 基于频繁模式挖掘的风电爬坡事件统计特性建模及预测
- Frequent Pattern Mining Based Modeling and Forecasting for Statistical Characteristics of Wind Power Ramp Events
- 电力系统自动化-方正平台 2021年45卷第1期页码：36-43
- 作者机构：
  
  1.武汉大学电气与自动化学院，湖北省武汉市 430072
  2.国家电网公司华北分部，北京市 100053
- 作者简介：
  
  屈尹鹏(1991—)，男，博士研究生，主要研究方向：电力系统大数据、风电爬坡事件、配电网优化。E-mail：quyinpeng@whu.edu.cn
  徐箭(1980—)，男，通信作者，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：含大规模风电的电力系统运行调控理论、含高渗透率风电的孤立系统频率电压协调控制技术、基于广域信息的电力系统动态监测与控制关键技术。E-mail：xujian@whu.edu.cn
  姜尚光(1990—)，男，硕士，工程师，主要研究方向：电力系统调度运行。E-mail：jsgstudent@126.com
- 基金信息：
  
  国家电网公司科技项目(520101180052)
- DOI：10.7500/AEPS20191231007
  中图分类号：
- 收稿日期：2019-12-31，
  
  修回日期：2020-06-01，
  
  网络出版日期：2020-09-28，
  
  纸质出版日期：2021-01-10
- 稿件说明：
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屈尹鹏,徐箭,姜尚光等.基于频繁模式挖掘的风电爬坡事件统计特性建模及预测[J].电力系统自动化,2021,45(1):36-43.

QU Yinpeng,XU Jian,JIANG Shangguang,et al.Frequent Pattern Mining Based Modeling and Forecasting for Statistical Characteristics of Wind Power Ramp Events[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(1):36-43.
屈尹鹏,徐箭,姜尚光等.基于频繁模式挖掘的风电爬坡事件统计特性建模及预测[J].电力系统自动化,2021,45(1):36-43. DOI： 10.7500/AEPS20191231007.

QU Yinpeng,XU Jian,JIANG Shangguang,et al.Frequent Pattern Mining Based Modeling and Forecasting for Statistical Characteristics of Wind Power Ramp Events[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(1):36-43. DOI： 10.7500/AEPS20191231007.

摘要

风电爬坡事件的统计特性建模和精准预测有利于电网的安全稳定运行。文中首先通过参数分辨率自适应算法对大型历史风电数据库进行爬坡事件检测，得到风电爬坡事件的历史学习集。对该学习集进行数据挖掘，建立了单个爬坡事件的起点、终点、持续时间以及爬坡间隔的多属性联合统计特性模型，并得到爬坡事件的基本模式。通过关联规则算法建立了多个相邻爬坡事件之间的自相关性统计特性模型。在此基础上，提出了爬坡事件序列预测算法的基本概念和模型。算例结果表明，所提算法能够更为直观地描述爬坡事件的统计特性，且基于事件序列的预测算法能够较好地进行日前的爬坡预测。

Abstract

The statistical characteristic modeling and accurate forecasting of wind power ramp events are conducive to the safe and stable operation of the power grid. In this paper

first of all

the parameter and resolution adaptive algorithm is used to detect the ramp events in a large-scale historical wind power database

and the history learning set of wind power ramp events is obtained. Data mining is carried out on this learning set to establish a model with multi-attribute joint statistical characteristics of the starting point

ending point

duration

interval ramp for a ramp event

and the basic mode of ramp events is got.The modeling of autocorrelation statistical characteristics between multiple adjacent ramp events is established by using the association rule algorithm. On this basis

the basic concept and model of the forecasting algorithm of ramp event sequence are proposed. The case results show that the statistical characteristics of ramp events can be described more intuitively by the proposed algorithm

and the events sequence based forecasting algorithm can provide better performance for the day-ahead ramp forecasting.

关键词

Keywords

references

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