基于数值天气预报风速和蒙特卡洛法的短期风电功率区间预测

杨茂; 董昊

doi:10.7500/AEPS20200426001

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基于数值天气预报风速和蒙特卡洛法的短期风电功率区间预测

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 基于数值天气预报风速和蒙特卡洛法的短期风电功率区间预测
- Short-term Wind Power Interval Prediction Based on Wind Speed of Numerical Weather Prediction and Monte Carlo Method
- 电力系统自动化-方正平台 2021年45卷第5期页码：79-85
- 作者机构：
  
  现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室（东北电力大学），吉林省吉林市 132012
- 作者简介：
  
  杨茂(1982—)，男，博士，教授，硕士生导师，主要研究方向：电力系统稳定分析与新能源并网。E-mail：yangmao820@163.com
  董昊(1996—)，男，通信作者，硕士研究生，主要研究方向：风电功率短期预测。E-mail：1158884335@qq.com
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划资助项目(2018YFB0904200)
- DOI：10.7500/AEPS20200426001
  中图分类号：
- 收稿日期：2020-04-26，
  
  修回日期：2020-08-27，
  
  网络出版日期：2020-12-16，
  
  纸质出版日期：2021-03-10
- 稿件说明：
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杨茂,董昊.基于数值天气预报风速和蒙特卡洛法的短期风电功率区间预测[J].电力系统自动化,2021,45(5):79-85.

YANG Mao,DONG Hao.Short-term Wind Power Interval Prediction Based on Wind Speed of Numerical Weather Prediction and Monte Carlo Method[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(5):79-85.
杨茂,董昊.基于数值天气预报风速和蒙特卡洛法的短期风电功率区间预测[J].电力系统自动化,2021,45(5):79-85. DOI： 10.7500/AEPS20200426001.

YANG Mao,DONG Hao.Short-term Wind Power Interval Prediction Based on Wind Speed of Numerical Weather Prediction and Monte Carlo Method[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(5):79-85. DOI： 10.7500/AEPS20200426001.

摘要

随着风电在现代电网的渗透率越来越高，电力系统优化运行对风电功率区间预测的可靠性提出了更高要求。现有的风电功率区间预测通常针对历史数据整体的误差，或者基于不同的出力水平进行分类误差建模，难以反映预测模型对于不同风况下的适应性。鉴于此，提出了一种基于数值天气预报(NWP)风速和蒙特卡洛法的短期风电功率区间预测模型。首先，按照NWP风速对历史时段的点预测误差进行层次聚类，利用经验分布模型对不同风况下的误差进行概率分布拟合。然后，对待预测时刻的NWP风速所对应的累计经验分布概率值进行蒙特卡洛抽样

并在给定的置信水平下求取短期内各个待预测时点可能发生的功率波动区间。最后，以中国吉林省某风电场运行数据为例，与常用的概率预测方法相比，验证了所提方法的可靠性。

Abstract

With the increasing penetration rate of wind power in modern power grid

the optimal operation of power systems has higher requirements for the reliability of wind power interval prediction. The existing wind power interval prediction usually aims at the overall error of the historical data or different output levels to perform classification error modeling

which is difficult to reflect the adaptability of the prediction model to different wind conditions. Based on this

this paper proposes a short-term wind power interval prediction model based on numerical weather prediction (NWP) wind speed and Monte Carlo method. First

according to the NWP wind speed

the point prediction error of the historical period is hierarchically clustered

and the empirical distribution model is used to fit the probability distribution of errors with different wind conditions. Then

Monte Carlo sampling is performed on the value of the cumulative empirical distribution probability corresponding to the NWP wind speed at the prediction moment

and at a given confidence level

the power fluctuation interval that may occur at each predicted point in the short term is solved. Finally

taking the operation data of a wind farm in Jilin Province of China as an example

compared with the commonly used probability prediction method

the reliability of the proposed method is verified.

关键词

Keywords

references

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