风电场风功率预测模型准确性探究

风电场输出功率预报的准确性需要风功率的精准预测来支持,不断提高风电场输出风功率预测的准确度是风功率精准预报的关键。为准确预测风功率,使风电场输出风功率保持较高的稳定性,提高风能利用效率及电力系统的稳定性,文章选用了3种最常见的模型进行风电输出功率预测研究:自回归求和滑动平均模型(ARIMA)预测、灰色系统GM(1,1)预测和BP神经网络预测;选取某风电场4月份某天的风电输出功率数值作为样本进行超短期预测;随后计算出这3种预测模型的均方根误差Erms、平均绝对误差Eav以及准确率r来对比它们的预测准确度。通过对比,发现利用自回归求和滑动平均模型对风功率进行短期预测能得到比较高的预测精度。