基于鲁棒多标签生成对抗的风电场日前出力区间预测

潘霄; 张明理; 刘德宝; 赵琳

doi:10.7500/AEPS20210630007

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基于鲁棒多标签生成对抗的风电场日前出力区间预测

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 基于鲁棒多标签生成对抗的风电场日前出力区间预测
- Interval Prediction of Wind Farm Day-ahead Output Based on Robust Multi-label Generative Adversarial
- 电力系统自动化 2022年46卷第10期页码：216-223
- 作者机构：
  
  1.国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院,辽宁省沈阳市 110015
  2.国网辽宁省电力有限公司超高压分公司,辽宁省沈阳市 110003
- 作者简介：
  
  潘霄（1981—），男，通信作者，博士，主要研究方向：能源、电力规划，清洁能源消纳利用技术。E-mail：panxiao 202020@126.com
  张明理(1978—)，男，博士，高级工程师，主要研究方向：电力系统运行与控制。E-mail：2232898846@qq.com
  刘德宝(1996—)，男，硕士研究生，主要研究方向：电力系统继电保护。E-mail：1435967963@qq.com
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划资助项目(2019YFB1505405);科学技术项目(2021YF-47)
- DOI：10.7500/AEPS20210630007
  中图分类号：
- 收稿日期：2021-06-30，
  
  修回日期：2021-12-01，
  
  网络出版日期：2022-03-04，
  
  纸质出版日期：2022-05-25
- 稿件说明：
移动端阅览
潘霄,张明理,刘德宝等.基于鲁棒多标签生成对抗的风电场日前出力区间预测[J].电力系统自动化,2022,46(10):216-223.

PAN Xiao,ZHANG Mingli,LIU Debao,et al.Interval Prediction of Wind Farm Day-ahead Output Based on Robust Multi-label Generative Adversarial[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(10):216-223.
潘霄,张明理,刘德宝等.基于鲁棒多标签生成对抗的风电场日前出力区间预测[J].电力系统自动化,2022,46(10):216-223. DOI： 10.7500/AEPS20210630007.

PAN Xiao,ZHANG Mingli,LIU Debao,et al.Interval Prediction of Wind Farm Day-ahead Output Based on Robust Multi-label Generative Adversarial[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(10):216-223. DOI： 10.7500/AEPS20210630007.

摘要

风力发电不确定性强、波动性大，日前预测精度有待改善。为提高风电日前区间预测效果，提出一种基于鲁棒多标签生成对抗的风电场日前出力区间预测方法。首先，采用皮尔逊相关系数分析风电出力与多种气象因素、历史风电出力间的相关性，构建含数值天气预报气象特征与风电出力的原始数据集。然后，在原始数据集中去除待预测日风电功率，得到聚类数据集开展

-means聚类，获得带簇标签的原始数据集。之后，基于鲁棒性辅助分类生成对抗网络，生成海量带标签场景。最后，根据已知的历史风电出力和数值天气预报获得的特征，确定待预测日的簇标签，在生成场景中按对应簇标签筛选与待预测日风电功率特征相似度高的多个场景，组成相似场景集。基于相似场景集的待预测日风电功率均值及上下限，分别获得待预测日（次日）24个时段的风电功率点预测及区间预测结果。以中国东北某地区实际风电场数据为例验证了所提方法的优越性。

Abstract

Wind power is highly uncertain and volatile

and the day-ahead prediction accuracy of wind power needs to be improved. In order to improve the effect of day-ahead interval prediction for the wind power

an interval prediction method of wind farm day-ahead output based on robust multi-label generation adversarial is proposed. First

the Pearson correlation coefficient is used to analyze the correlation between wind power output and various meteorological factors and historical wind power output

and construct an original data set containing meteorological factors of numerical weather prediction (NWP) and wind power output. Then

the predicted daily wind power is removed from the original data set to obtain a clustered data set. The

-means clustering is carried out to get the original data set with cluster labels. Then

many labeled scenarios are generated based on the robust auxiliary classification generation adversarial network. Finally

according to the known historical wind power output and the factors obtained by the NWP

the cluster label of the day to be predicted is determined. In the generated scenarios

multiple scenarios with high similarity to the wind power factors of the day to be predicted are selected according to the corresponding cluster labels to form a similar scenario set. Based on the average value and upper and lower limits of the wind power of the day to be predicted in the similar scenario set

the point prediction and interval prediction results of the wind power in 24 hours on the day to be predicted (the next day) are obtained

respectively. The superiority of the proposed method is verified by taking the actual wind farm data in Northeast China as an example.

关键词

Keywords

references

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