Red de mapeo no lineal mejorada para la predicción de energía eólica en el despacho de sistemas de energía renovable

La predicción de energía eólica (WPF) juega un papel vital en el despacho de sistemas de energía renovable. La WPF inexacta, causada por la estocasticidad y la fluctuación de la energía eólica, llevaría a modificar frecuentemente la programación del despacho del sistema de energía e incluso podría poner en peligro la operación estable del sistema eléctrico. El método de análisis de series temporales puede encontrar patrones ocultos de series temporales de energía eólica histórica, pero ignora la influencia de factores meteorológicos en la precisión de la WPF, por lo que no puede manejar escenarios inesperados como el escenario sin viento. El método de pronóstico meteorológico numérico (NWF) no puede pronosticar con precisión la energía eólica en un escenario de reducción de viento. Para superar las desventajas mencionadas anteriormente, se propone un nuevo modelo de WPF basado en una red de mapeo no lineal (NMN–WPF) para predecir la energía eólica. Al combinar las ventajas de los métodos de análisis de series temporales y NWF, el método NMN–WPF propuesto no solo modela el patrón oculto de las series temporales de energía eólica, sino que también adopta datos meteorológicos del sistema NWF como un factor externo. Por lo tanto, el método propuesto puede abordar eficazmente el problema de la reducción de viento y los escenarios sin viento porque equilibra tanto el factor interno de los datos de series temporales de energía eólica como el factor externo de los datos meteorológicos. Se realizan casos de prueba para plantas eólicas prácticas. Los resultados de WPF muestran que el método propuesto puede predecir con precisión la energía eólica y es muy adecuado para el despacho de sistemas de energía renovable.