基于短期的风力发电概率预测附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

在 “双碳” 目标驱动下，分布式风电在配电网的渗透率持续攀升，但其出力的强波动性与间歇性已成为制约系统安全经济运行的核心瓶颈。西北某风光基地曾因风电出力 15 分钟内突降 150MW 引发区域电网频率波动，东部风电场更因预测不准导致年均弃风损失超千万元。传统确定性预测仅能提供单点估计值，无法量化不确定性风险，导致主从配电网调度决策常面临 “保守运行浪费资源” 或 “激进调度威胁安全” 的两难困境。

主从配电网采用 “分层自治 - 协同交互” 架构，主网负责全局功率平衡，从网聚焦局部资源优化，二者通过联络线功率实现协同。然而，风电波动引发的联络线功率随机波动，使得传统集中式优化控制面临数据传输压力大、单点故障风险高、多主体决策冲突等问题。短期风电概率预测（预测时域 15 分钟 - 4 小时）通过输出概率分布与置信区间，可精准量化出力不确定性边界，而串行并行 ADMM 算法凭借分布式求解特性，能实现主从网自主决策与全局最优的平衡。

因此，开展基于短期风电概率预测的主从配电网串行并行 ADMM 优化控制研究，具有双重价值：理论层面，构建 “概率预测 - 分布式优化” 融合框架，完善高渗透新能源配电网控制理论；工程层面，可将风电消纳率提升 4%-6%，联络线功率波动幅度降低 50% 以上，为智能电网调度提供关键技术支撑。

二、核心基础理论

（一）短期风电概率预测技术体系

短期风电概率预测以 “量化不确定性” 为核心，形成 “数据预处理 - 特征提取 - 概率建模 - 结果修正” 四级技术架构：

1. 多源数据预处理：整合三类核心数据 —— 数值天气预报（NWP）数据（空间分辨率≤1km，时间分辨率≤15 分钟）、SCADA 运行数据（风机转速、桨距角、实时出力）及环境数据（地形、植被、温度）。采用孤立森林算法剔除设备故障导致的异常值，通过基于注意力机制的插值法重构缺失数据，为模型输入提供质量保障。

1. 特征增强与降尺度：针对 NWP 数据空间尺度与风机实际感知不匹配问题，采用三级降尺度技术将 25km 网格数据细化至风机轮毂高度（140m）的百米级风速场，融合地形数据捕捉局地风切变效应，使风速预测误差降低 10%。同时通过互信息熵筛选核心特征，构建 “风速 - 风向 - 温度 - 历史出力” 多维特征集。

1. 先进概率建模方法：主流技术路径分为两类：

• 分解 - 优化 - 预测融合模型：采用 CEEMDAN-WPD 二次分解技术降低原始序列非平稳性，结合 IDBO 优化的 DABiLSTM 网络挖掘时序关联，在贵州某风电场实测中，单步预测 RMSE 与 MAE 分别低至 0.0449MW 和 0.0312MW，较传统模型平均降低 36.9% 和 31.7%；

• 分布式隐私保护模型：基于横向联邦学习框架，采用 TPA-LSTM 本地模型训练风电场私有数据，通过参数聚合形成全局模型，在保护数据隐私的同时提升泛化能力，多场景预测精度达 92% 以上。

1. 动态修正与输出：采用 OS-ELM 算法实现模型在线更新，通过新产生数据实时调整网络参数，避免季节变化导致的模型失准；最终输出 90%、95% 等多置信水平下的出力上下限、概率密度函数（PDF）及预测误差方差，为优化控制提供量化依据。

（二）主从配电网分布式优化核心需求

1. 架构特性：基于 IEEE 33 节点主网与 IEEE 12 节点从网构建典型模型，单个主网关联 3-8 个从网，联络线功率（±30MW）与节点电压（±5% 额定值）为核心交互变量，每个从网配置 2MW 风机、10MWh 储能及 5MW 柔性负荷。

1. 优化目标：

• 全局目标：最小化主网购电成本（分时电价 0.3-1.0 元 /kWh）、网损成本及弃风惩罚（2 元 /kWh）；

• 局部目标：最小化储能充放电损耗（0.01 元 /kWh）与柔性负荷调节成本；

• 协同目标：联络线功率波动幅度控制在 ±2MW 内，风电消纳率≥95%。

1. 不确定性挑战：风电出力 15 分钟内最大波动可达额定容量的 70%，传统确定性预测误差常超 20%，导致功率平衡约束频繁被打破，需通过概率预测将不确定性转化为可量化约束。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 朱博.基于发电功率与短期负荷预测的微网经济运行策略研究[D].重庆大学,2012.DOI:10.7666/d.y2153128.

[2] 道日娜,孟克其劳,张占强,等.基于瑞利概率分布的风力发电系统中组合风速的改进及建模仿真[J].可再生能源, 2014, 32(4):5.DOI:CNKI:SUN:NCNY.0.2014-04-015.

[3] 王凌云,夏展鹏,许弘雷,等.基于融合模型的风电场输出功率短期预测方法[J].电源技术, 2015, 39(10):4.DOI:10.3969/j.issn.1002-087X.2015.10.066.

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