[發明專利]一種基于EMD歷史數據預處理的短期風電功率預測方法

在審

• 申請號: 201410185596.7
• 申請日: 2014-05-05
• 公開（公告）號: CN104102951A
• 公開（公告）日: 2014-10-15
• 發明（設計）人: 許愛東;文賢馗;雷金勇;陳建國;林呈輝;徐梅梅;申展;黃燾;郭曉斌
• 申請（專利權）人: 南方電網科學研究院有限責任公司;貴州電網公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 廣州市南鋒專利事務所有限公司 44228
• 代理人: 李永慶

1.?一種基于EMD歷史數據預處理的短期風電功率預測方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟一：?獲得歷史數值天氣預報數據和歷史風機觀測功率數據，根據分析風電場功率的影響因素，剔除歷史數值天氣預報數據和歷史風機觀測功率數據中的不符合條件的樣本數據，并將剔除后的歷史數值天氣預報數據和歷史風機觀測功率數據進行歸一化；

步驟二：根據步驟一得出的歷史數值天氣預報數據作為輸入，采用EMD分解算法對步驟一得出的歷史風機觀測功率數據的時間序列進行分解，分解出n個獨立的功率時間序列分量作為輸出，得到訓練樣本；

步驟三：利用步驟二所示的訓練樣本對預測模型進行訓練，得到n個功率時間序列分量預測模型；

步驟四：將待測時刻的實際數值天氣預報數據作為輸入，分別輸入至步驟三獲得的n個功率時間序列分量預測模型內，并將輸出得到的n個功率時間序列分量預測值進行加權疊加，獲得預測結果。

2.?根據權利要求1所述的基于EMD歷史數據預處理的短期風電功率預測方法，其特征在于：所述步驟一的不符合條件的樣本數據為風電場接到限電指令、或者停機維修造成的不符合風速-出力特性的樣本數據。

3.?根據權利要求1所述的基于EMD歷史數據預處理的短期風電功率預測方法，其特征在于：所述步驟二的采用EMD分解算法對步驟一得出的歷史風機觀測功率數據的時間序列進行分解，分解出n個獨立的功率時間序列分量，具體過程為：

①首先尋找時間序列信號中包含的所有極大值及極小值，對時間序列信號中每一個極大值和極小值分別通過插值法擬合出上、下包絡線；

②按順序連接上、下兩條包絡線的均值，得到均值線；

③將原始時間序列減去均值得到；

④當滿足功率時間序列分量的條件時，令=進入步驟⑤，當并不滿足功率時間序列分量的條件時，將作為原始信號，重復上述步驟①至③迭代次，在每次迭代的過程中判斷是否滿足=的條件，如果不滿足，則繼續迭代，滿足則進入步驟⑤；

⑤將原始時間序列減去，得到差值；

⑥將差值看作一組新的時間序列信號重復上述步驟①至⑤的EMD分解過程，經過多次重復運算可以得到全部差值，當滿足社頂條件使得或小于預定值，或者差值稱為單調函數，終止EMD分解，得到n個獨立的功率時間序列分量。

4.?根據權利要求1至3任一所述的基于EMD歷史數據預處理的短期風電功率預測方法，其特征在于：步驟四所述加權疊加的權重系數根據功率預測時刻t的功率時間序列分量預測值不斷更新。