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我國風電裝機平均功率的預測

2015-11-20 來源:《風能》2015年第10期 瀏覽數(shù):1286

風能是目前最具有發(fā)展前景的清潔能源之一,與其他可再生能源相比,具有技術成熟、成本相對較低、對環(huán)境影響較小等優(yōu)勢。隨著風電技術的成熟,我國風電裝機數(shù)量和容量大幅提升,更大容量及更高發(fā)電效率的風電機組紛紛被推向市場,并逐漸取代單機容量較小的產品,成為市場主流。

  風能是目前最具有發(fā)展前景的清潔能源之一,與其他可再生能源相比,具有技術成熟、成本相對較低、對環(huán)境影響較小等優(yōu)勢。隨著風電技術的成熟,我國風電裝機數(shù)量和容量大幅提升,更大容量及更高發(fā)電效率的風電機組紛紛被推向市場,并逐漸取代單機容量較小的產品,成為市場主流。分析風電裝機平均功率的趨勢,對于研究風電市場與技術的發(fā)展規(guī)律具有一定的實際意義。
  目前,國內外學者對風電裝機平均功率的預測進行了大量研究。風電行業(yè)咨詢機構EER 對2010 年-2025 年的風電機組裝機情況按照單機容量進行預測,基于技術發(fā)展的趨勢和市場發(fā)展環(huán)境的假設,風電機組將從目前主流單機容量1.5MW -1.9MW 向3MW 以上發(fā)展;崔學勤等從技術轉移角度指出新安裝的風電機組的單機功率在不斷增大,兆瓦級風電機組已經成為我國風電市場的主流產品;鄧院昌等對海上風電的發(fā)展做了詳細的統(tǒng)計分析,提出以兆瓦級風電機組為主導的大規(guī)模商業(yè)化海上風電場建設拉開了帷幕。
  現(xiàn)階段在預測領域應用較為廣泛的是灰色系統(tǒng)、支持向量機(SVM )以及BP 神經網絡法等理論。由于神經網絡預測需要大量樣本;支持向量機方法雖然適合小樣本預測,但是預測模型的泛化性能容易受樣本多少的影響;而灰色系統(tǒng)理論在處理時間序列短、統(tǒng)計數(shù)據(jù)少的小樣本問題時精度較高。因此,本文采用灰色系統(tǒng)理論中的GM(1,1)模型預測我國未來風電裝機的平均功率。
  風電裝機平均功率預測方法
  一、我國風電裝機平均功率變化趨勢
  我國風電產業(yè)自2004 年以來進入高速發(fā)展期,本文根據(jù)《2005 年-2014 年中國風電裝機容量統(tǒng)計》結果,計算了2005 年-2014 年我國風電新增和累計裝機平均功率的變化趨勢,如圖1、圖2 所示。
  從圖1、圖2 可以看出,我國風電新增與累計裝機平均功率變化趨勢保持一致,2008 年以前增長較快,2008 年以后增長趨于平穩(wěn),風電裝機平均功率向大型化發(fā)展。
  二、 灰色系統(tǒng)理論
  灰色系統(tǒng)理論最早是由我國學者鄧聚龍教授提出的,用于研究數(shù)據(jù)量少、貧信息的不確定性問題的理論方法。作為灰色系統(tǒng)理論的核心內容,GM(1,1)模型已廣泛應用于各領域。
  (一)GM(1,1)模型原理
  GM(1,1)模型的方法是將原始數(shù)據(jù)經過累加生成規(guī)律明顯的一次累加生成數(shù)據(jù),然后對一次累加生成數(shù)據(jù)進行建模的方法。設給定的原始序列為:
  由此可得GM(1,1)模型的時間響應公式:
  (二)模型精度檢驗
  GM(1,1)模型預測的精度,常用的檢驗方法是“后驗差檢驗”和“小誤差概率”。引入絕對殘差序列:

  我國風電裝機平均功率預測
  一、 灰色預測模擬結果及精度檢驗
 
  數(shù)據(jù)選取的是否合理,首先應對原始數(shù)據(jù)系列進行建模可行性檢驗。
  因此選取的數(shù)據(jù)可進行GM(1,1)建模。
閱讀上文 >> 未來大量風光電需消納 大容量儲能技術亟待突破
閱讀下文 >> 【原創(chuàng)】國內外的風電機組單機容量都是咋定的

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