[發明專利]面向大規模風電接入的發電能力預測方法及信息管理系統在審
| 申請號： | 201410281316.2 | 申請日： | 2014-06-20 |
| 公開（公告）號： | CN104268633A | 公開（公告）日： | 2015-01-07 |
| 發明（設計）人： | 韋仲康;杜延菱;路峰;李遠卓;邢晶;徐健飛;于鵬;王剛;陳鑫;肖方 | 申請（專利權）人： | 國家電網公司;國網冀北電力有限公司;北京科東電力控制系統有限責任公司 |
| 主分類號： | G06Q10/04 | 分類號： | G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京汲智翼成知識產權代理事務所(普通合伙) 11381 | 代理人： | 陳曦;景志 |
| 地址： | 100033 *** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 面向 大規模 接入 發電 能力 預測 方法 信息管理 系統 | ||
技術領域
本發明涉及一種面向大規模風電接入的發電能力預測方法，同時還涉及一種用于實現上述方法的發電能力信息管理系統，屬于電力系統自動化技術領域。
背景技術
電力行業是國民經濟發展的支柱行業。相關統計分析數據表明，截至2013年底，全國發電裝機總量達到12.47萬千瓦，同比增長9.3％，其中并網風電7548萬千瓦，同比增長21.5％，有10個省份的風電裝機容量超過300萬千瓦。2013年，全國風電發電量1401億千瓦時，設備平均利用小時為2080小時。并網風電裝機容量和發電量的提高，帶來了巨大的經濟效益和環境效益，很大程度上降低了碳、硫氧化物的排放。
在我國風電裝機不斷增大的今天，提高并網風電運行管理水平，加強風電發電能力信息管理，對提高風電利用率、增加節能減排效益，都有著及其重要的作用。對于風電裝機容量規模較大的電網，風機單機容量小、全網機組數量多，都為風機運行管理和調度管理帶來了一定的難度。目前，國內對于考慮大規模風電集中接入的發電能力信息管理系統的研究還處在起步階段。
風力發電能力的信息管理，一方面借助于電網運行實際，提前掌握包含風電在內的全網發電能力信息，在保證電力電量平衡的前提下優先消納風電；另一方面借助于先進的計算機技術、通信技術、數據庫技術和互聯網技術，實現數據的快速同步，使調度機構能夠第一時間掌握全網發電能力信息，從而為安排調度計劃和電網運行方式提供強有力的數據支撐。
并網風電容量不斷增長的情況下，亟需開發一種能夠對全網并網機組情況進行精細化統計，以及對并網機組的出力進行全局掌控，能夠為合理編制電網發電計劃、安排運行方式，提供有力的數據支撐的發電能力信息管理系統。
發明內容
針對現有技術的不足，本發明所要解決的首要技術問題在于提供一種面向大規模風電接入的發電能力預測方法。
本發明所要解決的又一技術問題在于提供一種面向大規模風電接入的發電能力信息管理系統。
為實現上述的發明目的，本發明采用下述的技術方案：
一種面向大規模風電接入的發電能力預測方法，包括以下步驟：
(1)根據風電場的風速歷史數據庫和物理模塊仿真數據庫得到原始數據集；
(2)對所述原始數據集進行離線小波去噪，并按照月份進行歸一化處理，得到多組訓練數據；
(3)根據所述多級訓練數據訓練不同的神經網絡模型；
(4)根據實時風速數據計算所述神經網絡模型的權重系統；
(5)根據所述神經網絡模型的權重系統對神經網絡模型進行組合，得到混合神經網絡預測模型；
(6)根據預設的預測時間間隔確定混合神經網絡預測模型的輸入變量和輸出變量；
(7)根據所述混合神經網絡預測模型進行風速預測，并進行反歸一化處理，得到相應的風速預測值；
(8)根據所述風速預測值預測風電場的出力能力；
(9)根據所述風電場出力能力調節電場、地調的并網機組。
一種面向大規模風電接入的發電能力信息管理系統，用于實現上述的發電能力預測方法，包括數據發布與采集子系統、數據校核模塊、數據庫子系統、發電能力信息管理子系統、數據同步子系統，所述數據發布與采集子系統通過數據校核模塊與所述數據庫子系統相連接，所述發電能力信息管理子系統通過數據庫管理模塊與所述數據庫子系統相連接，所述數據同步子系統與所述發電能力信息管理子系統相連接；其中，
所述發電能力信息管理子系統還包括發電能力預測模塊，所述發電能力預測模塊與SG-OSS系統雙向連接，用于預測發電機組的發電能力。
其中較優地，所述發電能力預測模塊的發電能力預測過程包括以下步驟：
(1)根據風電場的風速歷史數據庫和物理模塊仿真數據庫得到原始數據集；
(2)對所述原始數據集進行離線小波去噪，并按照月份進行歸一化處理，得到多組訓練數據；
(3)根據所述多級訓練數據訓練不同的神經網絡模型；
(4)根據實時風速數據計算所述神經網絡模型的權重系統；
(5)根據所述神經網絡模型的權重系統對神經網絡模型進行組合，得到混合神經網絡預測模型；
(6)根據預設的預測時間間隔確定混合神經網絡預測模型的輸入變量和輸出變量；
(7)根據所述混合神經網絡預測模型進行風速預測，并進行反歸一化處理，得到相應的風速預測值；
(8)根據所述風速預測值預測風電場的出力能力；
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G06Q10-00 行政；管理
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G06Q10-06 .資源、工作流、人員或項目管理，例如組織、規劃、調度或分配時間、人員或機器資源；企業規劃；組織模型
G06Q10-08 .物流，例如倉儲、裝貨、配送或運輸；存貨或庫存管理，例如訂貨、采購或平衡訂單
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