基于风电功率在线概率预测的风储联合系统随机预测控制

项目名称： 基于风电功率在线概率预测的风储联合系统随机预测控制

项目编号： No.61403303

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 寇鹏

作者单位： 西安交通大学

项目金额： 25万元

中文摘要： 风储联合发电系统为提升风电可调度性提供了物理支撑。然而，现有的风储联合系统控制方法多基于风电功率点预测模型和确定性预测控制策略，无法有效应对风电的两个本质特性，即出力呈截尾非高斯不确定性和出力特性呈时变性。对此，本项目从如何处理风电的这两个本质特性出发，探索建立一种能给出风电功率预测分布的在线概率预测模型，以及基于此的风储联合系统随机预测控制方法，从而系统级提升风储联合系统控制水平。对预测模型和控制算法来说，上述不确定性和时变性的引入，将带来截尾非高斯分布建模和预测、预测模型在线更新、含截尾非高斯扰动的随机系统优化等一系列挑战性科学问题。围绕这些难题，本项目将分层次地研究基于在线贝叶斯推理和翘曲映射的风电功率概率预测模型、基于翘曲机会约束的储能装置和风电机组随机预测控制策略，以及相应的随机规划问题求解算法。本项工作将为提升风电可调度性提供理论支持，并为相关实际应用提供一定的技术铺垫。

中文关键词： 风力发电；概率预测；高斯过程模型；预测控制；

英文摘要： The limited dispatchability of wind energy poses a challenge to its increased penetration. One technically feasible solution to this challenge is to integrate an energy storage system (ESS) with a wind farm, i.e., to form a wind-ESS hybrid generation syst

英文关键词： Wind energy；Probabilistic forecasting；Gaussian processes；Predictive control；