Оперативное прогнозирование выработки ветроэнергетических установокс использованием кластеризации и детектирования выбросов

Abstract

Operational forecasting of wind turbine power output is a critical task for power systems with a high share of renewable energy sources, as the accuracy of short-horizon power estimation directly affects system stability, the demand for balancing resources, and overall economic performance. A significant challenge in developing models based is the presence of anomalies, measurement distortions, and pronounced heterogeneity of wind turbine operating regimes, whichdegrades the performance of unified forecasting approaches. The objective of this study is to develop and analyze an approach to operational wind turbine power forecasting based with explicit consideration of anomalies and operating regimes. A two-stage method is proposed, including anomaly detection and clustering using density-based algorithms, followed by the construction of separate regression models for the identified clusters, which enables accounting for operational heterogeneity and can reduce forecasting errors in specific operating regimes. The key result is the demonstrated dependence of the effectiveness of cluster-ori-ented modeling on the expressive capacity of the underlying regression model. For models with limited flexibility, accounting foroperating regimes leads to a substantial reduction in typical prediction error under high-power operating conditions, whereas for highly expressive models a unified approach pro-vides comparable or superior performance. The practical relevance of the proposed approach lies in its applicability to operational wind power forecasting assuming the availability of short-horizon wind speed forecasts, as well as in supporting data quality assessment and analysis of wind turbine operating regimes, thereby improving the reliability and efficiency of wind energy system operation.

Prognoza operațională a puterii turbinelor eoliene este o sarcină critică pentru sistemele energetice cu o pondere mare de surse regenerabile de energie, deoarece precizia estimării puterii pe orizont scurt afectează direct stabilitatea sistemului, cerereade resurse de echilibrare și performanța economică generală. O provocare semnificativă în dezvoltarea de modele bazate pe aceasta este prezența anomaliilor, a distorsiunilor de măsurare și a eterogenității pronunțate a regimurilor de funcționare a turbinelor eoliene, ceea ce degradează performanța abordărilor unificate de prognoză. Obiectivul acestui studiu este de a dezvolta și analiza o abordare a prognozei puterii operaționale a turbinelor eoliene bazată pe luarea în considerare explicită a anomaliilor și a regimurilor de funcționare. Se propune o metodă în două etape, inclusiv detectarea anomaliilor și gruparea în clustere folosind algoritmi bazați pe densitate, urmată de construirea unor modele de regresie separate pentru clusterele identificate, ceea ce permite luarea în considerare a eterogenității operaționale și poate reduce erorile de prognoză în regimuri de funcționare specifice. Rezultatul cheie este dependența demonstrată a eficacității modelării orientate pe clustere de capacitatea expresivă a modelului de regresie subiacent. Pentru modelele cu flexibilitate limitată, luarea în considerare a regimurilor de funcționare duce la o reducere substanțială a erorii tipice de predicție în condiții de funcționare de putere mare, în timp ce pentru modelele extrem de expresive, o abordare unificată oferă performanțe comparabile sau superioare. Relevanța practică a abordării propuse constă în aplicabilitatea sa la prognoza operațională a energiei eoliene, presupunând disponibilitatea prognozelor pe orizont scurt ale vitezei vântului, precum și în susținerea evaluării calității datelor și a analizei regimurilor de funcționare ale turbinelor eoliene, îmbunătățind astfel fiabilitatea și eficiența funcționării sistemului de energie eoliană.

Оперативное прогнозирование выработки ветроэнергетических установок является важной задачей для электроэнергетических систем с высокой долей возобновляемых источников энергии, поскольку точность оценки мощности на оперативном горизонте непосредственно влияет на устойчивость энергосистемы, потребность в балансирующих ресурсах и экономические показатели эксплуатации. Важной задачей при построении прогнозных моделей является наличие в данных выбросов, искажений измерений и выраженная неоднородность режимов работы ветроустановок. Целью настоящего исследования является разработка и анализ подхода к оперативному прогнозированию выработки ветроэнергетических установок по с учетом выбросов и эксплуатационных режимов работы оборудования. В работе предложен двухэтапный метод, включающий детектирование выбросов и кластеризацию эксплуатационных состояний на основе плотностных алгоритмов, а также построение отдельных регрессионных моделей для выделенных кластеров режимов, что позволяет учитывать неоднородность эксплуатации и снижать ошибку прогнозирования в отдельных режимах работы ветроустановки. Наиболее значимым результатом исследования является установленная зависимость эффективности кластер-ориентированного моделирования от аппроксимирующей способности используемой модели. Установлено, что для моделей с ограниченной обобщающей способностью учет режимов работы позволяет существенно снизить типичную ошибку прогноза в режимах высокой мощности, тогда как для моделей с высокой обобщающей способностью единая модель демонстрирует сопоставимое или лучшее качество по интегральным метрикам. Дополнительно показано, что кластеризация эксплуатационных режимов может использоваться для автоматического выявления выбросов и нештатных состояний. Практическая значимость работы заключается в возможности применения предложенного подхода для оперативного прогнозирования выработки ветроустановок при наличии прогноза метеорологических параметров на малом горизонте, а также для анализа качества дан-ных и режимов эксплуатации оборудования, что повышает надежность и эффективность управления ветроэнергетическими объектами.