[發(fā)明專利]基于卡爾曼濾波器多氣象源超短期風(fēng)速預(yù)測方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710001786.2
• 申請日: 2017-01-03
• 公開（公告）號: CN106909983B
• 公開（公告）日: 2020-03-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 向婕;雍正;李丹丹
• 申請（專利權(quán)）人: 國能日新科技股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06F17/16
• 代理公司: 天津合正知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 12229
• 代理人: 李成運(yùn);李震勇

1.一種基于卡爾曼濾波器多氣象源超短期風(fēng)速預(yù)測方法，其特征在于，包括：

(1)根據(jù)超短期預(yù)測要求建立若干模型，然后分別進(jìn)行模型更新及在線預(yù)測；

(2)各模型初始化卡爾曼濾波器參數(shù)，更新先驗(yàn)誤差協(xié)方差矩陣；

(3)獲取輸入向量，并由此計(jì)算卡爾曼增益矩陣；

(4)獲取當(dāng)前時(shí)刻實(shí)發(fā)風(fēng)速，風(fēng)速屬于正常值范圍內(nèi)，則更新模型，否則，進(jìn)入步驟(6)，利用未更新的模型進(jìn)行超短期預(yù)測；

(5)更新后驗(yàn)誤差協(xié)方差矩陣；

(6)獲取最新的輸入向量，并由此計(jì)算更新后的模型所計(jì)算超短期預(yù)測風(fēng)速。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟(1)所述建立模型，依據(jù)超短期預(yù)測超需要進(jìn)15分鐘～4小時(shí)風(fēng)速預(yù)測，即采樣周期為15分鐘，共16步前向預(yù)測，共建立16個(gè)模型，然后分別進(jìn)行模型更新及在線預(yù)測。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟(2)所述更新先驗(yàn)誤差協(xié)方差矩陣的公式為：P＝P+Q，其中P為誤差協(xié)方差矩陣初值，Q為狀態(tài)噪聲協(xié)方差矩陣。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟(3)和步驟(6)所述輸入向量為若干NWP氣象源的短期預(yù)測風(fēng)速。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟(5)所述更新后驗(yàn)誤差協(xié)方差矩陣的公式為：

P＝(I-Kx^T)P

其中，K為步驟(3)計(jì)算得到的卡爾曼增益矩陣，x為輸入向量。

6.一種基于卡爾曼濾波器多氣象源超短期風(fēng)速預(yù)測裝置，其特征在于，包括：

模型模塊，用于根據(jù)超短期預(yù)測要求建立若干模型，然后分別進(jìn)行模型更新及在線預(yù)測；

初始化模塊，用于各模型初始化卡爾曼濾波器參數(shù)，更新先驗(yàn)誤差協(xié)方差矩陣；

增益模塊，用于獲取輸入向量，并由此計(jì)算卡爾曼增益矩陣；

風(fēng)速模塊，用于獲取當(dāng)前時(shí)刻實(shí)發(fā)風(fēng)速，風(fēng)速屬于正常值范圍內(nèi)，則更新模型，否則，進(jìn)入超短期預(yù)測模塊，利用未更新的模型進(jìn)行超短期預(yù)測；

更新模塊，用于更新后驗(yàn)誤差協(xié)方差矩陣；

超短期預(yù)測模塊，用于獲取最新的輸入向量，并由此計(jì)算更新后的模型所計(jì)算超短期預(yù)測風(fēng)速。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，模型模塊包括模型管理單元，用于依據(jù)超短期預(yù)測超需要進(jìn)15分鐘～4小時(shí)風(fēng)速預(yù)測，即采樣周期為15分鐘，共16步前向預(yù)測，共建立16個(gè)模型，然后分別進(jìn)行模型更新及在線預(yù)測。

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，初始化模塊包括先驗(yàn)更新單元，用于更新先驗(yàn)誤差協(xié)方差矩陣，公式為：P＝P+Q，其中P為誤差協(xié)方差矩陣初值，Q為狀態(tài)噪聲協(xié)方差矩陣。

9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，增益模塊和超短期預(yù)測模塊都包括向量單元，用于獲取若干NWP氣象源的短期預(yù)測風(fēng)速作為輸入向量。

10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述更新模塊包括后驗(yàn)更新單元，用于更新后驗(yàn)誤差協(xié)方差矩陣，公式為：

P＝(I-Kx^T)P

其中，K為步驟(3)計(jì)算得到的卡爾曼增益矩陣，x為輸入向量。