针对传统风电功率预测仅考虑气象因素,且无法计及风电机组真实出力状态导致预测精度较差问题,本文提出一种计及风机状态的超短期风电功率动态预测方法。首先,为能够精确评估风机状态,将BP(error back propagation, BP)算法引入层次分析...针对传统风电功率预测仅考虑气象因素,且无法计及风电机组真实出力状态导致预测精度较差问题,本文提出一种计及风机状态的超短期风电功率动态预测方法。首先,为能够精确评估风机状态,将BP(error back propagation, BP)算法引入层次分析法(analytic hierarchy process, AHP)的评估结构中,构建BP-AHP风机状态评估模型,实现单台风机状态评估;然后,综合考虑地形及机组排布等因素,将风电场所有风机的状态取均值作为风电场状态,利用皮尔逊相关系数衡量所评估状态与功率之间的相关性以验证评估模型合理性,并采用XGBoost构建计及风机状态的动态预测模型;最后,以陕西地区某风电场实测数据进行算例分析,验证了所提方法的可行性及有效性。展开更多
