面向电力系统决策的风电功率预测方法

发布时间：2024-02-24 12:52

　　我国的社会经济发展过程中面临着能源需求不断增长、环境压力越来越大、能源对外依存度增加等挑战。风力发电在应对这些挑战的过程中发挥着重要作用。风力发电有着较强的波动性、随机性、间歇性,将风力发电接入现有的电力系统,会带来一系列问题。风电功率预测是解决这些问题最经济高效的手段之一。本文根据“预测的最终目的是为决策服务”这一准则,首次提出面向电力系统决策的风电功率预测方法——根据最终决策的不同而采取不同的预测算法和模型,并对其相关的理论、算法和在电力系统中的应用做了研究,主要内容包括:1)从统计学的角度对损失函数在预测模型中的作用进行了分析,阐述了最优预测的概念,指出传统预测是二次损失函数下的最优预测。提出了在风电功率预测过程中采用面向成本的损失函数,从而将预测误差造成的成本直接融合到预测模型的建立过程中,并分析了面向成本的损失函数下最优预测的特点。2)提出了面向成本的提升回归树算法,该算法可以快速有效的处理面向成本的损失函数,从而使该损失函数具有实际应用价值。将该算法应用于电力市场中的风电交易问题中,以风电商在电力市场中的风电交易收益最大化为目标,结果表明,相比传统二次损失函数下的预测结果,...

【文章页数】：116 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

图4-6采用LSBRT-B方法的预测结果的残差图

图5-5所有高维数据集上的AR指标箱线图

图5-9含噪声高维数据集上的AR指标箱线图

图6-5风电功率预测值处于低区间时的误差分布直方图

本文编号：3909022