为提高弃风限电条件下风电场短期风功率预测的准确率,选取甘肃及湖北位于不同条件下5个风电场2015年5月份和9月份的数据进行对比分析.利用BJ-RUC耦合CALMET模式模拟风电场风速资料,通过线性滚动订正方法对模式资料进行订正预处理,分别采用物理法、动力统计法、集合预测法和自适应偏最小二乘回归法探讨不同条件下风电场的预报效果.结果表明:1)线性滚动订正方法能够有效降低数值预报风速误差,其中以时间步长为1 d订正效果最佳;2)动力统计法在风电场弃风率低于50%时优势明显;3)物理法3在未限电地区表现较优,可见采用实测数据建立的风功率预报模型能较好地预测未限电地区的风电功率;4)集合预测法和自适应偏最小二乘回归法可有效提高弃风限电地区的短期预测准确率,准确率最高可提升约30%;5)针对不同条件的风电场,从预报效果和普适性的角度来看,集合预测法在所有方法中稳定性最佳.
弃风限电 风电功率 复杂地形 短期预测 预测风速订正