考虑海上风电多机组时空特性的超短期功率预测模型

林铮; 刘可真; 沈赋; 赵现平; 梁玉平; 董敏

doi:10.7500/AEPS20211124004

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考虑海上风电多机组时空特性的超短期功率预测模型

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 考虑海上风电多机组时空特性的超短期功率预测模型
- Ultra-short-term Power Prediction Model Considering Spatial-Temporal Characteristics of Offshore Wind Turbines
- 电力系统自动化 2022年46卷第23期页码：59-66
- 作者机构：
  
  1.昆明理工大学电力工程学院，云南省昆明市 650500
  2.云南电网有限责任公司，云南省昆明市 650217
- 作者简介：
  
  林铮(1997—)，男，硕士研究生，主要研究方向：深度学习、能源互联网。E-mail：linzheng97@foxmail.com
  刘可真(1974—)，女，通信作者，博士，教授，硕士生导师，主要研究方向：新型电力系统下高渗透率可再生能源稳定性、人工智能在电力系统中的应用。E-mail：liukzh@foxmail.com
  沈赋(1988—)，男，博士，讲师，硕士生导师，主要研究方向：电力系统负荷建模。E-mail：shenfu@kust.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(52107097);云南省应用基础研究计划资助项目(202101BE070001-061)
- DOI：10.7500/AEPS20211124004
  中图分类号：
- 收稿：2021-11-24，
  
  修回：2022-03-29，
  
  网络出版：2022-10-31，
  
  纸质出版：2022-12-10
- 稿件说明：
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林铮,刘可真,沈赋等.考虑海上风电多机组时空特性的超短期功率预测模型[J].电力系统自动化,2022,46(23):59-66.

LIN Zheng,LIU Kezhen,SHEN Fu,et al.Ultra-short-term Power Prediction Model Considering Spatial-Temporal Characteristics of Offshore Wind Turbines[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(23):59-66.
林铮,刘可真,沈赋等.考虑海上风电多机组时空特性的超短期功率预测模型[J].电力系统自动化,2022,46(23):59-66. DOI： 10.7500/AEPS20211124004.

LIN Zheng,LIU Kezhen,SHEN Fu,et al.Ultra-short-term Power Prediction Model Considering Spatial-Temporal Characteristics of Offshore Wind Turbines[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(23):59-66. DOI： 10.7500/AEPS20211124004.

摘要

海上风电单机预测无法快速预测海上风电场整体功率，且各机组间波动不均会造成集群功率曲线质量差、预测精度低的问题。因此，文中提出考虑海上风电机组时空特性的超短期功率预测模型。首先，利用改进动态时间弯曲算法量化度量海上风电机组时空特性相似度，分析海上风电机组的时空特性；然后，采用基于深度学习的Transformer模型建立海上风电功率预测模型；最后，综合考虑海上风电机组时空特性相似度与母线位置信息，聚类海上风电机组并进行超短期功率预测。通过对海上风电机组实测数据的分析表明，所提出的方法可有效量化与度量海上风电机组间时空特性并及时预测超短期海上风电机组群功率。

Abstract

The single-unit prediction of offshore wind power cannot quickly predict the overall power of an offshore wind farm

and uneven fluctuations among units lead to poor quality of cluster power curves and low prediction accuracy. Therefore

this paper proposes an ultra-short-term power prediction model considering the spatial-temporal characteristics of offshore wind turbines. First

the improved dynamic time warping (DTW) algorithm is used to quantify the spatial-temporal characteristic similarity of offshore wind turbines and analyze the spatial-temporal characteristics of offshore wind turbines. Then

the Transformer model based on deep learning is used to establish the offshore wind power prediction model. Finally

the spatial-temporal characteristic similarity of offshore wind turbines and the bus position information are comprehensively considered to cluster the offshore wind turbines and conduct the ultra-short-term power prediction. The analysis of measured data of offshore wind turbines show that the proposed method can effectively quantify and measure the spatial-temporal characteristics of offshore wind turbines and timely predict the ultra-short-term power of offshore wind turbine groups.

关键词

Keywords

references

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