李志強

摘要：新能源風(fēng)力發(fā)電以及光伏發(fā)電的特征較為顯著，例如隨機性，不確定性以及湍流性等諸多方面，在電網(wǎng)正常運作階段，可以對新能源風(fēng)能發(fā)電以及光伏發(fā)電的總發(fā)電量做好明確的預(yù)判。對風(fēng)電以及光伏發(fā)電輸出曲線特征，做出相應(yīng)的研究以及分析，并進行相關(guān)的總結(jié)，從而提出風(fēng)電以及光伏發(fā)電預(yù)測提綱。除此以外，時間尺度、預(yù)測范圍、對象以及風(fēng)力發(fā)電方向來源等諸多因素，都會對國際以及國內(nèi)的分類標準產(chǎn)生相應(yīng)的影響。針對風(fēng)力發(fā)電以及光伏發(fā)電方式做出相應(yīng)的分類，并在此分類基礎(chǔ)之上探究了主要的預(yù)測方式。在最后做出總結(jié)，規(guī)劃出未來風(fēng)光發(fā)電預(yù)測技術(shù)的發(fā)展方向以及主要問題，從而為后期應(yīng)用以及發(fā)展提供參考價值。

關(guān)鍵詞：新能源;風(fēng)光發(fā)電技術(shù);實際應(yīng)用

一、風(fēng)光發(fā)電預(yù)測方法分類

1.1短期預(yù)測

對發(fā)電措施做出優(yōu)化以及完善，以此來增強對于風(fēng)電的能量吸收能力。在微電網(wǎng)之中預(yù)測短期光伏時難度較高，從而對BPSVM-ELM和粒子SOM-LSF進行了優(yōu)化以及完善，從而在此基礎(chǔ)之上，將滾動光伏預(yù)測變成了現(xiàn)實，從而也為后期短期光伏布局做好了指導(dǎo)鋪墊。

1.2中期預(yù)測

進行為期一個月或是幾個月的數(shù)據(jù)檢查運行方式，以及水庫配置等方面的工作。新能源計劃中期主要任務(wù)就是進行機械檢查工做的優(yōu)化，以及機械組合工作的升級，以此來增強相關(guān)計劃的可靠性，安全性以及經(jīng)濟性。

1.3長期預(yù)測

長期預(yù)測主要作用在年度預(yù)測以及多年數(shù)據(jù)預(yù)測等。并在電網(wǎng)規(guī)劃、運行模式以及年度維護規(guī)劃等方面運用普遍。在高比例可再生能源交直流輸出電網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃工作中，科學(xué)合理的運用新能源長期預(yù)測技術(shù)，從而被輸電網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的整體框架做出了明確的參考，并為未來技術(shù)發(fā)展方向指明了前進的道路。

1.4預(yù)測對象分類

預(yù)測物可分為風(fēng)能以及太陽能。首先對風(fēng)能以及功能進行預(yù)測，接著進行間接電能的預(yù)測。該預(yù)測將風(fēng)能以及光能的發(fā)電狀況、氣候數(shù)據(jù)預(yù)測以及風(fēng)光發(fā)電歷史記錄等方面的基本數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，從而搭建出風(fēng)光發(fā)電系統(tǒng)預(yù)測模型。所謂的間接預(yù)測，就是針對風(fēng)速以及日照強度和風(fēng)電轉(zhuǎn)換模型，來對風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)輸出功率做出間接性的預(yù)測。

1.5預(yù)測模型原理分類

依據(jù)預(yù)測原則進行分類，共計有統(tǒng)計方式、組合預(yù)測方式以及物理方式。依據(jù)統(tǒng)計方式來優(yōu)化并完善風(fēng)能以及太陽能發(fā)電數(shù)據(jù)，尋求其內(nèi)部規(guī)律，從而對預(yù)測模型進行發(fā)展預(yù)判。這種研究工作會用到風(fēng)能發(fā)電以及太陽能發(fā)電系統(tǒng)較長時間的運行數(shù)據(jù)記錄。物理方式會受到地形信息，物理信息以及系統(tǒng)功率曲線等方面的影響。同時參考氣象數(shù)據(jù)預(yù)報，然后借助物理公式來進行預(yù)測。聯(lián)合預(yù)測方式主要運用于風(fēng)能發(fā)電以及太陽能發(fā)電前景分析參考。這種組合模式多數(shù)是物理方式以及統(tǒng)計方式的結(jié)合，同時進行規(guī)模間模型預(yù)測的組合以及差異。統(tǒng)計方式能夠篩選出重合系數(shù)不同模型，也能夠體現(xiàn)出自身優(yōu)勢。組合預(yù)測方式相對于單一預(yù)測方式，精度水平更高，出現(xiàn)較大偏差的幾率也得到了顯著降低。

1.6預(yù)測空間尺度分類

由《風(fēng)電預(yù)測功能規(guī)范》可以看出，相關(guān)要求如下：（1）電力調(diào)度部門要能夠針對相關(guān)區(qū)域內(nèi)部風(fēng)電總量，做好靈活及時的調(diào)節(jié)。（2）與電網(wǎng)對接的風(fēng)電場都要確?？梢哉＿\作。通常情況下，某一部分地域的風(fēng)力發(fā)電氣象因素相同，同時，風(fēng)力發(fā)電的具體狀況還能夠真切體現(xiàn)出相關(guān)地區(qū)氣象變化情況，從而就為不同空間以及不同地域風(fēng)力預(yù)測工作做出了總體思路上的延伸，以及技術(shù)方面的引導(dǎo)。

二、風(fēng)光預(yù)測技術(shù)的發(fā)展及主要方法

2.1以時間序列法為代表的傳統(tǒng)統(tǒng)計法

時間序列法將風(fēng)能以及太陽能發(fā)電數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，依據(jù)時間順序進行數(shù)字排列，并借助數(shù)學(xué)以及統(tǒng)計學(xué)方式做好處理過程，從而以此來對后期風(fēng)能以及太陽能發(fā)電量做出提前性的預(yù)測。隨機分組方式就是將加權(quán)平均法運用到統(tǒng)計分析工作之中，從而以此來避免偶然隨機性而產(chǎn)生的干擾。時間序列方式原理簡單，且操作方便，借助馬爾可夫鏈來模擬風(fēng)力發(fā)電的隨機過程，同時也在序列建模當中，運用到了風(fēng)力的時域特點，與此同時，再借助持續(xù)性以及波動性，對預(yù)測性能實現(xiàn)深入優(yōu)化。

2.2以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的現(xiàn)代統(tǒng)計預(yù)測法

近幾年，在勘探領(lǐng)域之中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到大范圍普及。本質(zhì)上看就是借助數(shù)學(xué)圖解來構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，從而實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征。同時對擴散并行信息進行頻率方面的控制練習(xí)，加強針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點連接方式以及權(quán)值的持續(xù)性調(diào)整，從而將信息前景做好明確的處理以及規(guī)劃?；貧w神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于一項時間序列預(yù)測，在風(fēng)力發(fā)電預(yù)測工作中，應(yīng)用普遍。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能顯著，本質(zhì)上就是非線性優(yōu)化計算模型。由此可見，在運用非線性優(yōu)化時，局部過小、計算量過大，收斂速度過慢等情況較為顯著。諸多學(xué)者進行了大量實驗，得出大量改進要點，同時加以人工智能技術(shù)的協(xié)助，從而得到新的人工智能模型。

三、風(fēng)、光發(fā)電預(yù)測技術(shù)的一些建議和工作思路

（1）依據(jù)已有的預(yù)測技術(shù)，在針對風(fēng)場以及光場特點進行參考，對風(fēng)場以及光場的波動性以及隨機性進行模糊性、灰色性、混沌性和概率性研究。

（2）重點進行組合預(yù)測技術(shù)的前景發(fā)展，做好進一步的研究以及分析。實現(xiàn)不同預(yù)測方式之間的有機融合，如此就可以增強預(yù)測結(jié)果的精確性以及計算工作的最終效率。

（3）進行景觀預(yù)測數(shù)據(jù)規(guī)劃，并對地域進行深入研究。做好數(shù)據(jù)篩選以及預(yù)處理工作，并增強數(shù)據(jù)質(zhì)量。

（4）有關(guān)電力部門以及電網(wǎng)調(diào)度部門要進行深入研究，從而制定出更為科學(xué)高效的預(yù)測評估體制，以為后期的科學(xué)預(yù)測工作提供參考以及指導(dǎo)。

四、結(jié)束語

在對以往風(fēng)力發(fā)電以及光伏發(fā)電輸出曲線進行綜合性研究之后，總結(jié)出一般規(guī)律，同時以此為基礎(chǔ)，依據(jù)特點進行針對性的創(chuàng)新以及完善，從而促進我國電力領(lǐng)域的進步，并推動經(jīng)濟的發(fā)展。

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