基于数据驱动的短期风电出力预估–校正预测模型

提高风电出力的预测精度可降低含高渗透率风电电力 系统调度、优化、规划等策略的保守性和控制策略的复杂性。 该文在分析风电出力历史数据与气象因素关系的基础上，建 立了基于风电出力数据驱动的短期风电功率预估–校正预测 模型。采用具有较高精度的小波神经网络预测模型实现预估 环节，以自适应动态规划作为附加优化结构，利用风电出力 实测数据及时更新预估模型中的参数，实现校正环节，使得 预估模型能够适应风机在额定风速以下运行区域内多变的 运行点。