提高風(fēng)電場風(fēng)速預(yù)測能力的軟測量方法

趙萬劍，楊亞蘭，張 超，吳 鈺

（1.上海市電力公司 松江供電公司，上海 201600；2.上海電力學(xué)院 電力與自動化工程學(xué)院，上海 200090）

0 引言

開發(fā)和利用風(fēng)能的主要形式是風(fēng)力發(fā)電，隨著風(fēng)電容量占電力系統(tǒng)比重的日益增加，風(fēng)速短期預(yù)測的準(zhǔn)確性，直接影響風(fēng)電的出力乃至電網(wǎng)的安全穩(wěn)定性［1，2］。

有關(guān)風(fēng)速短期預(yù)測的問題，歐盟國家、美國等風(fēng)電產(chǎn)業(yè)發(fā)展較早，大多開發(fā)了專門的風(fēng)電功率預(yù)報系統(tǒng)，預(yù)測時長可達(dá)72h，相應(yīng)的預(yù)測成本也比較高。我國的風(fēng)力發(fā)電還處于初級階段，預(yù)測的時間長度一般集中在30min～24h時間段，預(yù)測誤差為25%～40%［3］。

分析風(fēng)速預(yù)測的誤差源，主要牽涉到風(fēng)電場所處的地形、海拔、風(fēng)機自身的特性等物理因素，還有實現(xiàn)對未來風(fēng)速進(jìn)行預(yù)測的軟測量技術(shù)。前者由規(guī)劃初期的物理環(huán)境決定，不易改變，而后者則可通過不同的軟測量方法進(jìn)行改進(jìn)。因此，對已建風(fēng)電場主要從提高軟測量技術(shù)方面進(jìn)行預(yù)測能力的提高。

本文分別從風(fēng)電場短期風(fēng)速預(yù)測的算法及其改進(jìn)，空間連續(xù)性的改善以及時間連續(xù)性的增強三方面進(jìn)行研究。

1 改進(jìn)算法

風(fēng)速預(yù)測在很大程度上受預(yù)測方法的影響。長期以來，專業(yè)學(xué)者進(jìn)行了大量研究，到目前為止風(fēng)速預(yù)測方法主要有物理模型法和時間序列模型法。

物理模型法基于大量的氣象、地表等因素，計算成本高，不適用于風(fēng)速的短期預(yù)測。時間序列法基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論，包括傳統(tǒng)的持續(xù)預(yù)測法、卡爾曼濾波法、隨機時間序列法、空間相關(guān)性法以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法，這些方法易于建模，并能夠及時預(yù)測［4－6］。

支持向量機（SVM）對處理小樣本、非線性以及高維數(shù)特點的序列有比較好的適應(yīng)性，尤其是在波動性較大的風(fēng)速預(yù)測過程中有著廣泛的應(yīng)用。

1.1 支持向量機原理

訓(xùn)練樣本集表達(dá)式為：

式中：xi∈Rn為輸入向量；yi∈R為對應(yīng)的輸出；l為樣本數(shù)量。

SVM采用式（1）來估計函數(shù)：

式中：φ（x）為從輸入控件到高維特征空間的非線性映射；ω為權(quán)向量；b為閾值。

由最小化風(fēng)險泛函得到目標(biāo)函數(shù)［7］：

上述問題是個典型的二次規(guī)劃問題，用Lagrange乘子法求解即可得結(jié)果。

SVM體系結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 SVM體系結(jié)構(gòu)

1.2 預(yù)測實例

對華東地區(qū)某風(fēng)場進(jìn)行調(diào)研，取70m高空的實測風(fēng)速數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗。試驗數(shù)據(jù)為平均每10min采集并存儲1次，選取34號風(fēng)機2012年1月9日到19日的1 448個數(shù)據(jù)，即1 440組輸入作為模型的訓(xùn)練樣本，對未來4h的24個風(fēng)速數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，以均方根誤差（rmse）和平均絕對誤差（mape）為預(yù)測的性能指標(biāo)，如式（3）和式（4）所示。

式中：n為樣本總量；Xi為第i個點的實際風(fēng)速為第i個點的預(yù)測風(fēng)速。

此處，得ermse＝12.33%，emape＝10.41%。

1.3 多分辨率分析—支持向量機預(yù)測

風(fēng)速受時間的影響，傍晚風(fēng)速相對較大，白天風(fēng)速相對較小，從這一點上來看，風(fēng)速是有規(guī)律性的。因此，運用多分辨率分析理論（MRA），對風(fēng)速信號在不同頻率進(jìn)行分解，提取規(guī)律信號，再對各分支信號進(jìn)行SVM預(yù)測，并對信號重構(gòu)，采用34號風(fēng)機2012年1月9日到19日的1 448個數(shù)據(jù)，在輸入輸出、預(yù)測模型的參數(shù)等條件都不變的情況下進(jìn)行預(yù)測，兩種模型的評價指標(biāo)結(jié)果匯總?cè)绫?所示。

表1 SVM和MRA－SVM模型評價指標(biāo)

由表1可見，對模型進(jìn)行改進(jìn)后，預(yù)測性能有了提升。預(yù)測算法的選擇，很大程度上決定著預(yù)測的準(zhǔn)確性，也即決定著預(yù)測誤差的大小。因此，改進(jìn)預(yù)測算法是提高風(fēng)能預(yù)測能力的一條有效的途徑。

2 提高空間連續(xù)性

風(fēng)速的大小由每秒的傳輸距離（m）或每小時的傳輸距離（km）來描述，由此可知，風(fēng)從A點吹到B點需要一定時間。已知A、B兩點的距離L，測得A點的風(fēng)速Va，由t＝L／Va可以知道未來時間段t后B點的風(fēng)速。

實際上風(fēng)能在傳遞時，周圍障礙物大多會吸收部分風(fēng)能，使得能量在傳遞過程中不斷衰減，不能保證100%的傳遞。因此，在解決實際問題時，還要進(jìn)行傳遞因子的修正。

2.1 預(yù)測原理

對于短期風(fēng)速預(yù)測，為了減小數(shù)據(jù)的存儲容量，降低數(shù)據(jù)運算的復(fù)雜度，風(fēng)速的時間采集均以分鐘為單位進(jìn)行存儲（存儲時間為5min或10min），而在風(fēng)場規(guī)劃階段，為使風(fēng)機能夠最大限度地吸收風(fēng)能，同時又不浪費空間地理資源，每相鄰兩臺風(fēng)機之間的距離不會超過1km（通常為500～700m）。

風(fēng)速的傳輸速度一般不會超過60m／s。因此，從傳遞時間來考慮，由于傳輸時間間隔較大，風(fēng)機之間的距離較小，在現(xiàn)有的條件下，此處選取當(dāng)?shù)氐娜諝庀笮畔閰⒖?，預(yù)測出未來的日風(fēng)速，繼而在氣象信息測點與風(fēng)場風(fēng)速測點之間，建立相應(yīng)的傳輸關(guān)系模型，進(jìn)行短期風(fēng)速的修正預(yù)測，模型框圖如圖2所示。

圖2 空間傳遞修正模型

2.2 預(yù)測實例

采集華東地區(qū)某風(fēng)場3個月的歷史氣象數(shù)據(jù)，對風(fēng)速進(jìn)行預(yù)測，預(yù)測的基本方法仍為支持向量機。預(yù)測結(jié)果如表2所示。

表2 SVM與氣象修正模型的性能指標(biāo)

由表2可知，采用修正后的風(fēng)速預(yù)測值與單純的SVM方法預(yù)測值進(jìn)行比較，評價指標(biāo)有了一定的提高，但幅度不是很大。主要原因是原始數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確性。對于日風(fēng)速預(yù)測，由于氣象站的測量數(shù)據(jù)本身采集時間間隔大，24h測量一次，風(fēng)速的量綱為km／h，而風(fēng)場風(fēng)速的量綱為m／s，為了預(yù)測風(fēng)場風(fēng)機的風(fēng)速，必須要將二者歸一化，在此過程會產(chǎn)生很大的誤差。

此外，采集的溫度、氣壓、濕度、露點、風(fēng)速等氣象數(shù)據(jù)，均為當(dāng)日的平均值，而在實際中，該平均值的計算被認(rèn)為是最大值與最小值的平均值。因此，每天氣象信息的實際時間分布無法呈現(xiàn)，最大值與最小值所占的比例也無法表現(xiàn)，極端情況下，如1天中風(fēng)速最大值與最小值相差很大，而最大值出現(xiàn)的時間分布很小，其余時間的氣象數(shù)據(jù)分布在最小值附近，那么這將很大程度上影響1天的平均值。

3 提高時間連續(xù)性

目前，對風(fēng)速的短期預(yù)測研究，大多集中于對未來30min至72h的預(yù)測，而時間采集間隔通常為10min或5min，大多基于歷史數(shù)據(jù)的靜態(tài)預(yù)測。

為了提高預(yù)測的精度，從時間概念進(jìn)行改進(jìn)，提高數(shù)據(jù)采集的頻率，縮短預(yù)測的周期，提高時間連續(xù)性，同時結(jié)合風(fēng)速在空間的傳遞性，建立級聯(lián)風(fēng)機，進(jìn)行風(fēng)速的超短期預(yù)測。

3.1 尾流效應(yīng)

尾流效應(yīng)是指風(fēng)場上風(fēng)位的風(fēng)機在捕獲風(fēng)能后，將使下風(fēng)位風(fēng)機吸收的風(fēng)能下降，從而導(dǎo)致機組發(fā)電功率的降低。如圖3所示，尾流效應(yīng)受機組間距的影響，間距越大，由尾流效應(yīng)引起的能量損失越小。但是，由于地理環(huán)境有限，機組間距只能控制在一定的范圍內(nèi)，在盛行風(fēng)的順風(fēng)向上取較大的間距，而在側(cè)風(fēng)向上取較小的間距，以降低尾流效應(yīng)引起的損失。實際情況下，風(fēng)速和風(fēng)向是不斷變化的［8，9］，所調(diào)研的華東地區(qū)的一所大型風(fēng)電場地處灘涂濕地，其風(fēng)機的排布間距為500～700m，盡管如此，風(fēng)場的尾流損失仍高達(dá)10%～15%。

圖3 間距對尾流效應(yīng)的影響

在大型風(fēng)場中，風(fēng)機是多排多列布置的，各機組之間都會有不同程度的尾流影響，而且相互耦合。由圖3可知，尾流是動態(tài)傳播的。因此，考慮建立機組之間的級聯(lián)關(guān)系，對風(fēng)速進(jìn)行預(yù)測。由于風(fēng)機之間的間距一般為幾百米，對于相鄰的兩臺機組，只有對超短期風(fēng)速進(jìn)行預(yù)測，級聯(lián)才有意義。

3.2 預(yù)測原理

對于含有2臺風(fēng)機的風(fēng)電場，分別記為1號風(fēng)機和2號風(fēng)機，前后間距為500m。設(shè)1號風(fēng)機在t時刻的風(fēng)速為v1（t），2號風(fēng)機在t時刻的風(fēng)速為v2（t）。計算風(fēng)從1號機吹到2號機的時間Δt為：

理論上，在Δt之后，2號風(fēng)機的瞬時風(fēng)速值v2（t＋Δt）＝v1（t），然而對于實際風(fēng)場，由于尾流效應(yīng)，風(fēng)速會有一定的衰減。計算衰減率wg為：

在風(fēng)機運行時，參數(shù)是實時變化的。被測量的采集周期越短，預(yù)測精度會越高。因此，通過提高測量設(shè)備的性能及存儲元件的容量，在盡可能縮短采集周期，使得數(shù)據(jù)更接近于實時性要求，就能實現(xiàn)對風(fēng)速的動態(tài)預(yù)測。

對于一系列的動態(tài)數(shù)據(jù)序列，設(shè)計算機所采集的1號風(fēng)機瞬時風(fēng)速序列為v1（ti），2號風(fēng)機瞬時風(fēng)速序列為v2（ti），式中i＝1，2，…，n，…，n＋m，依據(jù)式（5）求得Δti，即為兩臺風(fēng)機之間的風(fēng)能傳遞時間差。將1號風(fēng)機和2號風(fēng)機作為級聯(lián)系統(tǒng)，建立其關(guān)系，對2號風(fēng)機的風(fēng)速及風(fēng)向角進(jìn)行預(yù)測，級聯(lián)預(yù)測系統(tǒng)框圖如圖4所示。

圖4 級聯(lián)預(yù)測系統(tǒng)框圖

圖4中，對于歷史風(fēng)速序列v1（ti）及v2（ti），在求得風(fēng)速傳遞時間差后，實際的2號風(fēng)機風(fēng)速輸入為v2（ti＋Δti）。在求兩臺風(fēng)機的衰減率wg（i）時，由于輸入的風(fēng)速及風(fēng)向角信號均為正數(shù)，因此通過比例環(huán)節(jié)來實現(xiàn)對v2（ti＋Δti）的取反，進(jìn)而進(jìn)行減法運算，求出衰減率序列wg（i）。其中比例系數(shù)K＝－1，而求wg（i）的函數(shù)f如式（6）所示。

3.3 預(yù)測實例

采集華東地區(qū)某一風(fēng)場的實測數(shù)據(jù)，采集數(shù)據(jù)間隔為4.5s，分別記錄多臺風(fēng)機的風(fēng)速及風(fēng)向的大小。對于超短期風(fēng)速預(yù)測，此處選取67組風(fēng)速及風(fēng)向的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，依據(jù)圖4所示模型，在輸入向量維數(shù)為5時，預(yù)測未來5組數(shù)據(jù)、即22.5s的風(fēng)速。

對上述數(shù)據(jù)，選取相同的輸入向量個數(shù)，相同的訓(xùn)練參數(shù)，比較單臺風(fēng)機采用支持向量機方法預(yù)測的超短期風(fēng)速及級聯(lián)風(fēng)機的支持向量機風(fēng)速預(yù)測，所得評價指標(biāo)數(shù)據(jù)如表3所示。

表3 單機預(yù)測與級聯(lián)預(yù)測的評價指標(biāo)

由表3可以看出，在提高風(fēng)速的采樣頻率以及對風(fēng)機進(jìn)行級聯(lián)后，預(yù)測精度較單機預(yù)測效果有所提升。

4 結(jié)語

風(fēng)的隨機波動性使得風(fēng)能發(fā)電預(yù)測困難，在風(fēng)電大量并網(wǎng)時，會對電網(wǎng)的安全性及穩(wěn)定性造成威脅，因此，針對提高風(fēng)能預(yù)測能力，從軟測量技術(shù)著手，以近年來興起的支持向量機為基本方法，提出了改進(jìn)算法小波分析—支持向量機，以氣象數(shù)據(jù)為參考，增強了空間連續(xù)性；以風(fēng)機級聯(lián)以及縮短采樣周期為手段，增強了時間連續(xù)性。通過現(xiàn)場數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真驗證，說明上述方法可以提高風(fēng)電場風(fēng)速的預(yù)測能力。

［1］楊秀媛，肖洋，陳樹勇.風(fēng)電場風(fēng)速和發(fā)電功率預(yù)測研究［J］，中國電機工程學(xué)報，2005，25（11）：1－5.

［2］戴浪，黃守道，黃科元等.風(fēng)電場風(fēng)速的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測模型［J］.電力系統(tǒng)及其自動化學(xué)報，2011，23（4）：27－31.

［3］羅文，王莉娜.風(fēng)場短期風(fēng)速預(yù)測研究［J］.電工技術(shù)學(xué)報，2011，26（7）：68－74.

［4］李元誠，方廷健，于爾鏗.短期負(fù)荷預(yù)測的支持向量機方法研究［J］.中國電機工程學(xué)報，2003，23（6）：55－59.

［5］師洪濤，楊靜玲，王金梅等.基于小波－BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期風(fēng)電功率預(yù)測方法［J］.電力系統(tǒng)自動化，2011，35（16）：44－48.

［6］黃文杰，傅礫，肖盛.采用改進(jìn)模糊層次分析法的風(fēng)速預(yù)測模型［J］.電網(wǎng)技術(shù)，2010，34（7）：164－168.

［7］吳國旸，肖洋，翁莎莎.風(fēng)電場短期風(fēng)速預(yù)測探討［J］.吉林電力，2005，6：21－24.

［8］Mrs.Patil SangitaB.，Prof.Mrs.Surekha.R.Deshmukh.Support Vector Machine for Wind Speed Prediction ［J］.2001，IEEE：1－8.

［9］Deliang Zeng，Yu Liu，Jizhen Liu etc.Short－term Wind Speed Forecasting Based on Wavelet Tree Decomposition and Support Vector Machine Regression ［J］.Advances in Automation and Robotics，2011，vol 2：373－379.