甘　迪，柯德平，孙元章，崔明建

(武汉大学电气工程学院，湖北武汉　430072)



基于突变理论的风电爬坡多步预测

甘迪，柯德平，孙元章，崔明建

(武汉大学电气工程学院，湖北武汉430072)

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风电爬坡事件是指风电功率在很短的时间内急剧增大或减小的事件[1-2]，严重威胁电力系统的安全稳定运行，一旦发生则电力系统难以维持发用电平衡[3-10]。2008年2月26日，美国德克萨斯州发生了一起严重的风电爬坡事件，风电功率在11小时内骤降2 586MW，占该年风电装机容量的34%，该州电力可靠性委员会不得不启动了代价高昂的应急系统，以保障电力系统安全运行[11]。实现对风电爬坡事件的有效预测，特别是提前数小时甚至日前预测，不仅有利于系统调度人员提前制定发电计划，保障电网安全稳定运行，还可以减少发电成本，提高风电竞价能力。

目前学术界关于风电爬坡预测的研究[12-16]，主要采用风电功率的预测思路：首先建立统计学模型预测风电功率，然后将风电功率预测值代入爬坡定义中判断爬坡是否发生；其实质仍是风电功率预测。如文献[12]用风电爬坡率定义爬坡，并以风电功率序列为输入，采用时间序列法建立预测模型提前1h预测爬坡率；文献[13]先对风电功率序列作滤波处理，再采用最小二乘支持向量机提前1h滚动预测爬坡。然而，在风电爬坡事件发生前后，风电功率突然增大或者减小，表现出强烈的随机性和波动性，该段序列前后的映射关系与非爬坡段序列有明显差异，因此通过以整个风电功率序列训练的统计模型来预测爬坡误差较大，特别是多步预测，准确度更难以保证。……