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应用能源技术
doi:10.3969/j. issn. 1009 3230.2015. 12. 016
2015年第12期（总第216期）
基于组合预测模型的风电场输出功率短期预测
陈波涛"，任力，黄智成
（国网长春供电公司，长春130021）
摘要：为了进一步提高风电场输出功率的预测精度，文中提出基于最小方差法的风电场输出功率短期组合预测模型。针对国内某99MW风电机组一年历史功率数据，分别利用灰色预测模型GM(1,2)和时间序列预测模型实现风电场输出功率的短期预测，仿真结果表明，组合预测模型克服了各单项预测模型的不足，有效地提高了风电功率预测精度。
关键词：风电功率波动；灰色预测、时间序列法、组合预测模型
中图分类号：TM614
文献标志码：B文章编号：1009-3230(2015)12-0048-02
Based onthe CombinationForecastModel of Wind Farm
OutputPower Short-termForecast CHEN Bo tao, REN Li, HUANC Zhi cheng
(The State Grid Changchun Electric Power Supply Company, Changchun 130021, China) Abstract: In order to further improve the prediction accuracy of wind power output, in this paper, based on the minimum variance method of wind farm output power short term combination forecast model. In a domestic 99MW wind turbines power a year history data, respectively, using grey prediction model GM (1, 2) and time series prediction model for wind farm output power short term prediction, simulation results show that the combination forecast model to overcome the deficiencies of each single prediction model, the wind power prediction accuracy is improved effectively.
Key words:Wind power fluctuations; Grey forecasting; Time series method; The combination fore-cast model
0引言
电力系统运行的稳定性和供电可靠性是衡量电力系统的重要指标，然而由于风电间歇性与随机性[1]的特点造成大规模风电场的并网运行会对电力系统的稳定性和供电可靠性造成影响。风电功率预测技术有利于调度部门及时调整计划，减少风电对电网的不利影响，保证电网的功率平衡和安全运行[2]。
文中研究了基于灰色预测模型GM(1,2）和时间序列预测模型的风电输出功率短期预测方法，分析比较了各自方法的不足。为了进一步提高预测精度，提出了基于组合预测模型的风电场
收稿日期：2015=11-10
修订日期：20151128
作者简介：陈波涛（1970-），男，吉林长春人，大学本科，经
济师，研究方向为电力系统及其自动化。
万方数据
输出功率短期预测方法。通过MATLAB仿真对比分析了组合预测模型和单项预测模型的对风电功率预测精确度的影响。
风电场输出功率的GM（1,2）灰色预测
灰色系统理论是基于关联空间、光滑离散函数等概念定义灰导数与灰微分方程，进而利用离散数据列建立微分方程形式的动态模型，称为灰色模型（GreyModel），简称GM[3)。文中采用GM(1,2)模型实现风电场输出功率的短期预测。
文中选用某99MW风电场全年风电功率数据，利用上述GM(1,2）模型滚动预测未来30min 的输出功率，采样时间为10min。GM(1,2）模型所选用的两个输人量是相关的，这里选用功率数据和风速数据作为输入。风电场输出功率预测曲