[發明專利]一種風電場發電功率超短期預測方法

有效

• 申請號: 201410529674.0
• 申請日: 2014-10-09
• 公開（公告）號: CN104239979B
• 公開（公告）日: 2017-11-10
• 發明（設計）人: 周永華;張國建;郭彥飛;李科;郭宇能;梁進
• 申請（專利權）人: 國電南瑞科技股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司32224
• 代理人: 董建林

1.一種風電場發電功率超短期預測方法，其特征在于：包括以下步驟，

步驟(A)，獲取風電場的實測功率數據和短期預測功率數據，包括以下步驟，

(A1)，從發報時刻t_i開始向前依次獲取風電場t_i-1T、t_i-2T、…、t_i-mT時刻對應的實測功率數據F₁、F₂、…、F_m，風電場實測功率數據集合為{F₁,F₂,…,F_m}；

(A2)，從發報時刻t_i開始向前依次獲取風電場t_i-1T、t_i-2T、…、t_i-mT時刻對應的短期預測功率數據P₁、P₂、…、P_m，風電場的第一短期預測功率數據集合為{P₁,P₂,…,P_m}；

(A3)，從發報時刻t_i開始向后依次獲取風電場t_i+1T、t_i+2T、…、t_i+kT時刻對應的短期預測功率數據P₁₁、P₂₁、…、P_k1，風電場的第二短期預測功率數據集合為{P₁₁,P₂₁,…,P_k1}；

其中，i、m、k均為正整數，k≥4*60/T，T為時間分辨率，單位為分鐘；

步驟(B)，對步驟(A)獲取的風電場的實測功率數據和短期預測功率數據進行數據預處理，包括以下步驟，

(B1)，對風電場實測功率數據集合進行數據預處理，

(1)若風電場在某一時刻的實測功率數據F_s超過風電場的裝機容量Cap，則將風電場該時刻的實測功率數據以裝機容量代替，F_s>Cap，則F_s＝Cap，其中，s∈[1,m]，Cap為風電場裝機容量；

(2)若風電場某一時刻的實測功率數據F_s為負數且大于負數γ，則將F_s以零代替，γ<F_s<0，則F_s＝0，其中，γ∈[-0.01*Cap，0)；

(3)若風電場某一時刻的實測功率數據F_s小于γ，則該時刻的實測功率數據F_s無效，該時刻的實測功率數據為無效標志數據，其中，γ∈[-0.01*Cap，0)；

(4)通過(1)-(3)數據預處理后，得到預處理后的風電場實測功率數據集合為{F′₁,F′₂,…,F′_m}；

(B2)，對風電場的第一短期預測功率數據集合進行數據預處理，

(1)若風電場某一時刻的短期預測功率數據P_s超過風電場的裝機容量Cap，則將風電場該時刻的短期預測功率數據以裝機容量代替，P_s>Cap，則P_s＝Cap，其中，s∈[1,m]，Cap為風電場裝機容量；

(2)若風電場某一時刻的短期預測功率數據為負數，則風電場該時刻的短期預測功率數據無效，該時刻的短期預測功率數據為無效標志數據；

(3)通過(1)-(2)數據預處理后，得到預處理后的風電場的第一短期預測功率數據集合為{P′₁,P′₂,…,P′_m}；

(B3)，對風電場的第二短期預測功率數據集合進行數據預處理，

(1)若風電場某一時刻的短期預測功率數據P_j超過風電場的裝機容量Cap，則將風電場該時刻的短期預測功率數據以裝機容量代替，P_j>Cap，則P_j＝Cap，其中，j∈[1,k]，Cap為風電場裝機容量；

(2)若風電場某一時刻的短期預測功率數據為負數，則將風電場該時刻的短期預測功率數據以前一時刻的短期預測功率數據代替，若P_j<0，則P_j＝P_j-1；

(3)通過(1)-(2)數據預處理后，得到預處理后的風電場的第二短期預測功率數據集合為{P′₁₁,P′₂₁,…,P′_k1}；

步驟(C)，根據預處理后的風電場的實測功率數據和短期預測功率數據，利用基于預測時間長度的風電場發電功率超短期預測模型得到風電場的超短期預測功率，包括以下步驟，

(C1)從預處理后的風電場實測功率數據集合、預處理后的風電場的第一短期預測功率數據集合中選取距離發報時刻t_i最近的同一時刻t_b的一組有效的實測功率數據和短期預測功率數據，作為計算預報時刻超短期預測功率的基準時刻t_b數據，基準時刻實測功率與短期預測功率的差值，采用公式(1)得到，

δ(t_i)＝P_b-F_b(1)

其中，δ(t_i)為發報時刻t_i所選取的基準時刻t_b風電場的實測功率與短期預測功率的差值，P_b為基準時刻的風電場的短期預測功率數據，F_b為基準時刻的風電場的實測功率數據；

(C2)預測時間長度為ρ，單位為小時，時間分辨率為T，單位為分鐘，則預報時刻t_j的權重系數，采用公式(2)計算得到，

λij=ρ60T-tj-tbTρ60T=1-tj-tb60ρ---(2)]]>

其中，為相對于發報時刻t_i的第j個預報時刻t_j的權重系數，j為正整數，j∈[i+1,i+k]；預測時間長度ρ為正整數，ρ≥4，保證超短期風電功率預測能夠預測未來0～4小時的風電發電功率；

(C3)根據預處理后的風電場的第二短期預測功率數據集合，基于預測時間長度ρ，建立預報時刻t_j的風電場發電功率超短期預測模型為公式(3)所示，

Uij=Pj′-λijδ(ti)---(3)]]>

其中，為風電場相對于發報時刻t_i的第j個預報時刻的超短期預測功率，P′_j為預處理后的風電場第j個預報時刻的短期預測功率；

(C4)根據基于預測時間長度的風電場發電功率超短期預測模型，選取不同的預測時間長度ρ，并計算每種預測時間長度的超短期ρ*60/T各點的預測功率

步驟(D)，根據步驟(C)得到的風電場的超短期預測功率，確定風電場發電功率超短期預測模型的最佳預測時間長度，包括以下步驟，

(D1)，針對每種預測時間長度，根據公式(4)，分別計算評估時間內其風電場發電功率超短期預測各點的均方根誤差；

RMSEj=Σi=1n60T(Uij-Fi+j)2n60TCap---(4)]]>

其中，RMSE^j為每次發報時刻第j個點的均方根誤差，n*60/T為評估時間段內點的個數，n為小時數，T為時間分辨率，Cap為風電場裝機容量，F_i+j為相對于發報時刻t_i的第i+j個點的風電場的實測功率；

(D2)，根據公式(5)，分別對每種預測時間長度的風電場發電功率超短期預測前4個小時內各點的均方根誤差累加求和，

SumRMSEρ=Σj=1NRMSEj---(5)]]>

其中，為測時間長度為ρ時，風電場發電功率超短期預測前4個小時內各點均方根誤差之和，N＝4*60/T；

(D3)，選擇均方根誤差之和最小時對應的預測時間長度為最佳預測時間長度；

步驟(E)，基于最佳預測時間長度的風電場發電功率超短期預測模型進行風電場的超短期功率預測。