简介：摘要：随着可再生能源的快速发展，风电和光伏发电已成为重要的能源形式。准确预测其功率输出对于电网的稳定运行和能源管理至关重要。本文探讨了风电和光伏发电功率预测的重要性。文章详细介绍了基于大数据的预测方法，包括数据采集与预处理、特征工程、预测模型构建以及模型优化与评估。通过这些方法，可以提高预测的准确性，为电网调度和能源管理提供有力支持。

简介：摘要：四川区域风力资源主要集中在川西和攀西地区，地形地貌主要以高山峡谷为主，区域风电场站普遍建设于2000m以上的高海拔地区，受地理环境和气候条件影响，气候复杂，常年遭受凝冻、大风、覆雪等自然灾害，风机覆雪、凝冻情况导致场站无法正常发电，严重影响场站及电网的安全稳定运行，特别是风电功率预测难、功率波动大、互补优化难度高等问题尤为凸显，对构建新能源为主体的新型电力系统，支撑“双碳”目标的实现带来极大挑战。为四川地区构建新型电力系统，服务电网电力电量平衡、发电计划管理、电力保供提供了有力支撑。

简介：以风电功率预测为背景,将小波理论与神经网络结合,在BP神经网络模型的结构基础上构造了小波神经网络,并提出了基于附加动量法改进的小波神经网络。利用附加动量的小波神经网络建立天气预报数据与发电功率的映射模型,并进行实际预测。利用MATLAB进行仿真,验证了设计预测模型的实际可行性,并且预测精度满足相关要求。

简介：

简介：摘要：随着经济和科技水平的快速发展，我国风电装机容量逐年增长，但由于运行环境恶劣，风电机组故障率高、运维成本高，风电运维水平难以满足实际应用需求。对风电机组运行健康状态进行准确评估可为机组提供智能化故障预警，为实际运维工作的高效开展提供理论依据。根据风险度评估结果，当风电机组处于高风险状态时，则机组可能存在故障隐患，由此可将被动的传统运维方式转化为主动的预防运维方式，降低风电运维成本，提高风电运维智能化水平。

简介：摘要为了能够有效使用风电，提升电力系统的实用性，因此则必须要对风电场输出功率实行预测处理。在当前的发展趋势下，对本场在预测结果中所产生的各项问题进行研究与探讨，采用了相关的处理措施，最终对提升风电功率预测精度的方案进行完善。

简介：摘要：为降低风电的不确定性对电力系统稳定运行的影响，通常采用风电功率预测的方法解决这一问题。针对原始的风速信号具有间歇性、不稳定性的特征，本文提出一种对混沌时间序列进行二次集合经验模态分解并运用改进果蝇优化算法改进极限学习机（EEMD-EEMD-MFOA-ELM）的方法。采用二次集合经验模态分解，得到多个更加平稳的不同频段的子序列，更加清晰的表征出原始信号中所包含的信息；为提升预测结果的准确率，将极限学习机权重及偏置采用改进的果蝇优化算法（FOA）改进，使其收敛速度得到提升，将得到的所有风速子序列逐个建立极限学习机(ELM)预测模型进行风速预测；由风速-风功率转化函数关系便得到风电场的功率值。

简介：摘要：在风电和光伏功率预测研究中，功率序列通常包含有丰富的气象、人为和设备信息。并且，传统的预测手段多是依靠预测对象的单方面特征，建立输入-输出功率预测模型，而未对波动特征其进行深层次的分析。若从机理上挖掘数值天气预报与风电出力之间的关联度，并建立相应预测模型，可实现预测精度提高，同时，预测方法也能够满足预测时长的要求。然而，如何获取高精度的气象数据，仍然是一个亟待解决的课题。因此，以功率序列为主体，利用各类信号分解技术，挖掘序列中隐含信息的研究思路受到了广泛关注。基于此，对信号分解技术在新能源发电功率预测中的应用进行研究，以供参考。

简介：摘 要：目前电力市场的构建方式还没有统一，在物理模型、价格机制、交易体系等方面还存在非常大的差异。这就需要电力现货市场，通过不断优化电力资源，确保电网有序安全的运行。电力市场体系中的现货市场是非常重要的环节，现货市场直接关系到整个电力市场的竞争环境、运行条件以及开放环境等，是确保系统安全和平衡市场非常重要的内容。特别是新能源板块的现货交易是在中长期交易的基础上，为了继续降低新能源弃风弃光率，由电力调度机构根据省内新能源发电企业的申请，按照价格匹配西北区外的购电需求，达成第二天或当天的新能源电力交易。本文重点分析基于甘肃省D+1日现货供需图的风功率短期精准预测，综合考虑国家气象局发布的小区域范围内的气象预测结果，修正D+1日的短期预测功率，保证上报功率贴合实际结果。

简介：摘要：为了应对光伏渗透率不断提高带给电网运行的挑战，提出了一种基于机器学习和深度学习的混合方法来预测光伏输出。该方法利用随机森林算法处理光伏发电数据，使用改进粒子群算法的LSTM模型进行发电预测。通过对比实际数据和预测结果，表明该方法可以提高光伏电力输出的预测精度，为光伏电力系统的运行和管理提供了一种有效的工具。

简介：摘要：风能作为一种清洁可再生能源，受到了越来越多国家和地区的重视和发展。风力发电场的功率预测和风电场群的协同控制成为风能行业关注的研究热点。功率预测的准确性直接影响着风电场的运行调度和电网规划，而风电场群的协同控制则是提高风电系统整体效率和可靠性的关键。因此，本文探讨先进的功率预测方法以及风电场群协同控制的理论与应用，旨在为风能产业的智能化发展提供有益的参考和支持。

简介：摘要: 随着新型电力系统的发展，风电新能源在电力系统发电比例不断升高，大规模风电机组并入电网，因为风电机组的不稳定性对电力系统稳定性带来了新的挑战，因此风电功率预测 准确性在电网电力电量平衡和电网安全稳定方面扮演着重要的角色。基于小波优化的多模型结合 的不完备风电功率预测 ，采用多模型结合方式避免单一模型的局限性，同时采用小波优化 多模型结合方式保证预测结果唯一性，防止局部极小值点,有助于提高预测预测精度。

简介：摘要: 随着新型电力系统的发展，风电新能源在电力系统发电比例不断升高，大规模风电机组并入电网，因为风电机组的不稳定性对电力系统稳定性带来了新的挑战，因此风电功率预测 准确性在电网电力电量平衡和电网安全稳定方面扮演着重要的角色。基于小波优化的多模型结合 的不完备风电功率预测 ，采用多模型结合方式避免单一模型的局限性，同时采用小波优化 多模型结合方式保证预测结果唯一性，防止局部极小值点,有助于提高预测预测精度。

简介：摘要准确的预测风力发电机组的输出功率对电力系统稳定、电力系统调度和风电场运行都具有重要意义。从数学模型及风机实际获得的数据出发，分析出风速、风向、空气密度、大气压强对风力发电机组输出功率的影响。设计了基于数值天气预报（NWP）的径向基函数（RBF）神经网络风电功率短期预测模型。应用该模型进行了24h后的风电输出功率预测，预测误差在11%附近，表明该方法预测精度较高。

简介：摘要：随着光伏发电技术的不断发展，在电力需求中所占比例也越来越大，致使光伏发电对电网的影响越来越明显。光伏发电本身所特有的间歇性和不确定性，增加了电网计划和调度的难度。为了解决其发电量不稳定的问题，必须加大系统的旋转备用容量。旋转备用容量的增加间接地增加了光伏发电的运营整体成本，所以有必要对其输出功率进行预测。

简介：摘要为了满足国家的发展，各领域的效益提高，电力企业不断地改革和进步，引用科学技术利用太阳能资源为国家发展做贡献。太阳能发电具有绿色、环保以及无污染等优点，越来越多的国家开始实施太阳能发展战略。随着光伏发电技术日趋成熟，光伏系统世界总装机容量在逐年上升。光伏电站接入电力系统，必然会改变系统机组出力状况，进而影响系统的发电成本。准确预测光伏电站输出功率对电力系统的规划设计、开停机计划安排、电力系统安全运行以及提高经济效益等都具有重要意义。

简介：为了提高风电功率预测精度，针对支持向量机（SVM）模型在风电功率预测中存在的参数选取问题，提出用人工鱼群算法（AFSA）寻找SVM模型的最优核函数参数和错误惩罚因子的优化方法。建立AFSA—SVM模型，结合聚类分析后的数值天气预报（NWP）数据对风电功率进行预测。经仿真实验并与BP、粒子群优化的支持向量机模型对比，AFSA-SVM优化模型在短期风电功率预测中有更好的预测效果。

简介：摘 要：风能储量巨大，是可再生能源的重要组成部分，发展潜力无限。本文根据风的特性，提出了基于提升小波和人工神经网络的短期风电功率预测模型并通过运用我国某风电场的实际数据进行仿真分析，结果表明，本文提出的方法在短期风电功率预测上确实有效可行。

简介：摘要虽然光伏发电以无枯竭危险、无污染排放以及能源质量高等优点得到了各国的青睐，但是其输出功率会呈现出波动性和随机性的特点，使并网后的光伏发电站会对公用电网造成了一定程度的干扰。同时，光伏板制造过程存在污染、发电成本高等缺点，抑制了光伏发电产业的发展。基于此，本文在HS-ESN算法下对光伏变电站的发电功率进行了短期预测，并通过案例分析分析了HS-ESN模型短期预测光伏发电功率的准确性及可行性。

简介：摘要：由于世界化石能源短缺，清洁、可再生、丰富的新能源正在迅速发展。但是，由于新能源的间歇性、随机和波动特性，电力输出的波动必然会使大型电站的网络连接集中化面临困难。因此，新能源集群的科学分离和输出波动的稳定是解决新电厂集中电网连接问题的基础和前提。在此基础上，以集群划分为基础，讨论了短期预测太阳能发电厂集群发生的以下方法。