唐杰;刘琳;刘白杨;邵武;管烨;易资兴; 

为了解决传统风电功率预测精度不高的问题，采用一种基于风速波动幅度动态划分区间的风电功率组合预测方法。首先，对清洗后的风速数据进行卡尔曼滤波得到去噪后的风速曲线图，计算该曲线中相邻元素的差值向量并归一化处理，完成风速波动幅度的可视化分析，依据波动幅度曲线的第一、二、三时间点将全年数据动态划分为4个区间；其次，利用Tent混沌映射算法初始化麻雀种群位置得到改进麻雀搜索算法(improvement sparrow search algorithm, ISSA),对误差反向传播算法(back propagation, BP)的连接权和阈值进行优化，建立ISSA-BP风电功率组合预测模型；最后，运用MATLAB仿真软件进行仿真验证。仿真结果表明，动态划分区间的ISSA-BP风电功率预测方法能显著提高预测精度，对提高电力系统经济运行水平，促进风电消纳具有一定的理论实际意义。