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1、创新创业论文基于灰色模型的风电场风速预测基于灰色模型的风电场风速预测基于灰色模型的风电场风速预测（兰州大学 数学与统计学院）摘摘 要要风能具有洁净、可再生、利用方便等优点，而且风资源的开发对人类生活环境的影响很小。风电场的选址、电能储存输送和电网稳定运行等都与风速预测有重要关系，因此风速预测对风电场的规划设计、电力运功行、提高电网的稳定性及降低运行成本有重要意义，但是风速具有较大的波动性，导致预测精度不高。针对这种急需风速预测的情况，利用灰色理论建立数学模型，依据风电场实际风速观测的数据，对电场的风速进行了提前 1 小时的预测，预测数据的精度为%，这表明该模型的预测结果可以给风电部门在调配电量
2、运输和控制发电机组数量决策提供了较好的参考价值。关键词：关键词：风力发电 灰色理论 风速预测 1 前言前言目前，我国风力发电产业正处于快速发展阶段，但是风能具有不稳定的特点，在特殊天气中，风速样本数据往往出现极端值，电场并网发电后会给影响电网的稳定性。这是电力调度部门面对的首要问题，如果对发电机运行的数量和转速不能很好的预测会带来巨大的问题，若风速过小，则会导致发电量不够，容易引起电网崩溃；若风速过大，则会损坏风机叶片。因此，极端风速的预测在风力发创新创业论文基于灰色模型的风电场风速预测电中是一个非常重要的内容，但是风速极端值数据容量小，进行预测是一个非常困难的工作。基于以上情况，本文主要采取
3、灰色预测的方法来完成对风速的预测，得到几分钟、十几分钟、几小时或几台年之后的预测值。根据风电场定期记录的风速数据进行预测，预测结果将为风电部门的电力配送提供重要的参考价值，可以提高电网运行的安全性，降低发电的成本，从而增加每年的风电量，提高风电产业的经济效益。2 问题重述问题重述目前，对风力发电的研究越来越深入和广泛，但关于风电场风速预测的研究还不能达到令人满意的程度。现在关于风速预测的研究还在继续，预测方法也有很多，比如最简单的方法是持续法，即把最近一点的风速观测值作为下一点的预测值；其他预测方法还有卡尔曼滤波法、时间序列法、人工神经网络法、模糊逻辑法、空间相关法等。本文主要采取灰色模型预测
4、法，此方法即简单又可以在较短的时间内完成预测，利用多种改进方法和检验方法使预测的精度提高，与模型检验分类表比较，达到了精准预测的效果。3 灰色预测模型原理灰色预测模型原理灰色理论认为一切随机都是在一定范围内、一定时间段上变化创新创业论文基于灰色模型的风电场风速预测的灰色量及灰色过程。数据处理不去起统计规律和概率分布，而是对原始数据作一定处理后，使其成为有规律的时间序列数据，在此基础上建立数学模型。数学模型原理如下：(1)对数据进行一次累加或多次累加(无论累加的次数多少，预测完之后还要进行累减操作，其操作次数与累加次数形同，多次累加只是使数据的规律性很强)。(2)建立 GM(1,1)模型，通过最
5、小二乘法拟合待处理数据，求出模型中的未知量。(3)对数据进行累减还原操作。(4)还原得到的数据即为预测数据。(5)对所得数据进行检验分析包括残差检验、后验差检验、相对误差，最后得到预测精度。(6)根据表 1 模型检验分类表进行对比，得出预测评价。4 模型的建立模型的建立4.1 模型假设模型假设(1)假设风电场所记录的风速数据都是在一般的天气状况下，没有特殊天气的影响。(2)假设预测前后的天气状况(包括温度，湿度，气压等)是相同的。创新创业论文基于灰色模型的风电场风速预测(3)假设风电场的数据记录没有人为的干扰因素。(4)假设风速观测设备记录的数据精度正常。(5)假设精度的检验结果就是预测模型的
6、评价。4.2 符号说明符号说明 表表 1 符号列表符号列表符号符号 意义意义 原始数据 (0)( )xkk经过一次累加后的数据(1)( )xkk微分方程中的未知数 au都为矩阵 Y的级比( )( )ok(0)x点的残差( )q kk点的拟合值(0)( )xkk点相对误差 ( )kk平均绝对误差 ()avg精度(0)p后验差比值C小误差频率P在点的级比偏差( )kk创新创业论文基于灰色模型的风电场风速预测4.3 GM(1,1)预测模型建立预测模型建立（1）对原始数据进行一次累加）对原始数据进行一次累加设原始数据为记为(0)(0)(0)(1),(2),( ),xxxnL(0)(0)(0)(0)(1
7、),(2),( ),xxxxnL对其做一次累加，得(1)(1)(1)(1)(1),(2),( )xxxxnL其中(1)(0)1( )( )kixkxi(1,2,)knL累加数列克服了原始数据的波动性和随机性，转化为规律性较强的递增数列，为建立微分方程形式的预测模型做好准备。（2）建立）建立 GM(1,1)模型模型模型：（1）(1) (1)dxaxudt微分方程（1）就是灰色预测模型的 GM(1,1)，其中为常数。, a u可通过最小二乘法拟合得到1()TT naYu 其中 创新创业论文基于灰色模型的风电场风速预测(1)(1)(1)(1)(1)(1)11(1)(2)2 1(1)(2)121(1)
8、(2)12xxxxxx MM(0)(0)(0)(2),(3),( )nYxxxnL微分方程（1）的解（称为时间响应函数）为(1)(0)(1)(1)eakuuxkxaa（2） 式（2）就数列的预测公式，由于式（2）是对一次累加生成数列的预测值，可以通过下式求得原是数列的还原预测值：(0)(1)(1)( )( )(1)xkxkxk（3）（3）级比检验、模型可行性分析）级比检验、模型可行性分析对给定序列，能否建立精度较高的 GM(1,1)预测模型，一(0)x般可用的级比的大小与所属区间，即其覆盖来判断。(0)x(0)( )k设且(0)(0)(0)(0)(0)(0)(0)(0)(1),(2),(3),
9、( ),( ),(1)xxxxxnxk xkxL级比为( )( )ok(0) ( ) (0)(1)( )( )oxkkxk创新创业论文基于灰色模型的风电场风速预测则当22 ( )11( )(e,e)onnk时，序列可作为 GM(1,1)建模。(0)x实际上，上述比级的覆盖称为序列可容覆盖，22 11(e,e)nn(0)x当时，的可容覆盖分别为4,5,6,n L(0)x4,n ( )( )0.670320046,1.491824698ok5,n ( )( )0.716531310,1.395612425ok6,n ( )( )0.751477292,1.330712198ok7,n ( )( )
10、0.778800783,1.284045417ok8,n ( )( )0.800737402,1.248848869ok9,n ( )( )0.818730753,1.221402758ok10,n ( )( )0.833752918,1.199396102ok11,n ( )( )0.846481724,1.181360413ok12,n ( )( )0.857403919,1.166311440ok5 模型求解模型求解创新创业论文基于灰色模型的风电场风速预测6 模型精度检验模型精度检验（1）残差检验）残差检验设原始序列在点的实际值为，由所得灰色模(0)xk(0)( )xk(0)x型的计算值
11、为，则为点的残差。(0)( )xkk这是一种逐点检验的方法，定义相对误差、平均绝对误差( )k与精度，如下()avg(0)p(0)(0)(0)(0)( )( )( )( )100%100%( )( )q kxkxkkxkxk21()| ( )|1nkavgkn0(1() 100%pavg对于，一般要求最好；对于，( )k( )20%k( )10%k0p一般要求，最好。080%p 090%p （2）后验差检验后验差检验设为原始序列，为模型序列，为残差序列，则(0)x(0) x(0)q创新创业论文基于灰色模型的风电场风速预测的均值与方差分别为(0)x(0)11( )nkxxkn2(0)2 1 11
12、( )nkSxkxn的均值与方差分别为(0)q11( )nkqq kn22 2 11( ( )nkSq kqn后验差比值与小误差频率分别为CP21SCS1| ( )| 0.6745 PPq kqS（3）级级差检验级级差检验对于给定的序列及其模型序列,序列级比与(0)x(0) x(0)( )k模型级比分别为(0)( )k(0) (0) (0)(1)( )=( )xkkxk(0) (0) (0)(1)1 0.5( )=( )1 0.5xkakxka则级比偏差为(0)(0)(0)( )(1)( )100%( )kkkk(0)(0)1 0.5(1)( )1 ()100%1 0.5( )a xkkaxk
13、 （4）代入数值进行检验代入数值进行检验根据原始数据预测结果为：创新创业论文基于灰色模型的风电场风速预测（5）与模型检验分类表进行对比与模型检验分类表进行对比表表 2 模型检验分类表模型检验分类表相对误差 精度 后验差检验 小误差频率 级比误差( )k0pCP( )k一级 1% 99% 0.35 0.95 1%二级 5% 95% 0.50 0.80 5% 三级 10% 90% 0.65 0.70 10%四级 20% 80% 0.80 0.60 20%7 模型优点和缺点模型优点和缺点优点：优点：(1) 模型在一般天气状况下对风速做出了精准的预测，给风电部门做出发电决策提供了有效的参考数据。(2)
14、 模型的预测结果对提高电网的稳定性做出了重大贡献。(3) 模型的预测结果有利于风电场的选址规划及规模大小的建设。(4) 模型的预测结果有利于风电市场电价的评估。创新创业论文基于灰色模型的风电场风速预测(5) 模型的预测结果对降低发电机组运行成本有重要意义。缺点：缺点：(1) 本模型没有考虑极端天气的影响。(2) 本模型对风速的长期预测效果较差。8 参考文献参考文献1 （美）Yony Burton 等.风能技术/武鑫等译 北京：科学出版社，20072 刘焕彬等.数学模型与实验 北京：科学出版社，20083 虞俊，王冰、王平、陈星莺.基于交叉验证最小二乘支持向量机的风速预测 河海大学电气工程学院 南京 20104 刘庆超、范炜、张伟.基于灰色预测变化风速下的风电场经济评价国电机械设计研究华电集团动力技术研究 20105 彭怀午、杨晓峰、刘方蕊.基于 SVM 方法的风电场短期风速预测内蒙古电力勘测设计院 20096 张德丰 Matlab 数值分析与应用 .国防工业出版 .20067 刘焕彬 车在强 廖小勇 .数学模型与实验 科学出版 20088 李海涛 等著 Matlab 程序设计教程 高等教育出版社出版社 2002
