[發(fā)明專利]一種數(shù)值天氣預(yù)報(bào)風(fēng)速的時序傳遞修正方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810449734.6
• 申請日: 2018-05-11
• 公開（公告）號: CN108596517A
• 公開（公告）日: 2018-09-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王函;劉永前;閻潔;韓爽;宋彥辛;李莉
• 申請（專利權(quán)）人: 華北電力大學(xué)
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/06;G06F17/30
• 代理公司: 北京眾合誠成知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11246
• 代理人: 朱琨

本發(fā)明公開了屬于風(fēng)電場技術(shù)領(lǐng)域的一種數(shù)值天氣預(yù)報(bào)風(fēng)速的時序傳遞修正方法。包括采集數(shù)據(jù)并對其預(yù)處理；構(gòu)建NWP風(fēng)速時序傳遞修正模型的輸入變量集與輸出變量集，輸入變量集由t+1時刻的NWP風(fēng)速與t?r時刻至t時刻的實(shí)測風(fēng)速序列組成，輸出變量集由t+1時刻的實(shí)測風(fēng)速序列組成，將其同時分為N段；在各風(fēng)速段下分別訓(xùn)練并存儲時序傳遞修正模型；采用滾動迭代方法對NWP風(fēng)速進(jìn)行修正，得到不同修正時長的修正結(jié)果。本發(fā)明考慮風(fēng)速序列內(nèi)部的時序傳遞關(guān)系，將實(shí)測風(fēng)速間的動態(tài)傳遞關(guān)系引入NWP風(fēng)速修正模型中，提高了修正模型輸入與輸出變量間對應(yīng)關(guān)系的確定性，在不同時間尺度下均可提高NWP風(fēng)速修正精度，且修正精度不受基本修正模型影響，具有一定的普適性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于風(fēng)電場技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種數(shù)值天氣預(yù)報(bào)風(fēng)速的時序傳遞修正方法。

背景技術(shù)

高比例可再生能源是各國電力系統(tǒng)未來發(fā)展的突出特征之一。隨著風(fēng)電并網(wǎng)規(guī)模的快速擴(kuò)大，風(fēng)電的不確定性對電網(wǎng)調(diào)度、電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行及電能質(zhì)量的影響日益彰顯，準(zhǔn)確的風(fēng)電功率預(yù)測可有效降低風(fēng)電的不確定性及其帶來的影響，因此對風(fēng)電功率的短期及超短期預(yù)測精度提出了更高的要求。數(shù)值天氣預(yù)報(bào)(Numerical WeatherPrediction,NWP)風(fēng)速偏差是風(fēng)電功率預(yù)測誤差的最主要來源，微小的NWP風(fēng)速偏差即能造成很大的功率預(yù)測誤差，如何提高風(fēng)速預(yù)報(bào)精度是提高風(fēng)電功率預(yù)測精度的關(guān)鍵問題。

統(tǒng)計(jì)方法是目前應(yīng)用最廣泛的NWP風(fēng)速修正方法。該類方法通過建立歷史序列中同一時刻下NWP風(fēng)速與實(shí)測風(fēng)速間的映射關(guān)系，進(jìn)而對未來時刻的NWP風(fēng)速進(jìn)行修正，以降低NWP風(fēng)速偏差。常用方法包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、相關(guān)向量機(jī)、深度學(xué)習(xí)等。此種方法雖可在一定程度上降低NWP風(fēng)速偏差，但由于任意時刻N(yùn)WP風(fēng)速偏差具有模糊性，即即使NWP風(fēng)速相同，其同一時刻下所對應(yīng)的實(shí)測風(fēng)速也會相差較大，導(dǎo)致修正模型輸入變量與輸出變量間的映射關(guān)系并不明確，限制了其偏差修正效果。

發(fā)明內(nèi)容

針對上述問題，本發(fā)明提出了一種數(shù)值天氣預(yù)報(bào)風(fēng)速的時序傳遞修正方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一：采集NWP風(fēng)速數(shù)據(jù)與實(shí)測風(fēng)速數(shù)據(jù)，并對上述數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗與預(yù)處理；

步驟二：考慮實(shí)測風(fēng)速之間的時序傳遞關(guān)系，構(gòu)建NWP風(fēng)速時序傳遞修正模型的輸入變量集與輸出變量集；其中，輸入變量集由t+1時刻的NWP風(fēng)速與t-r時刻至t時刻的實(shí)測風(fēng)速序列組成，輸出變量集由t+1時刻的實(shí)測風(fēng)速序列組成；

步驟三：以輸入變量集中的NWP風(fēng)速為依據(jù)，以i m/s為區(qū)間將NWP風(fēng)速時序傳遞修正模型中的輸入變量集與輸出變量集同時分為N段；

步驟四：選擇任意一種傳統(tǒng)NWP風(fēng)速修正模型，在每一風(fēng)速段下分別建立輸入變量與輸出變量間的映射關(guān)系，經(jīng)訓(xùn)練后得到NWP風(fēng)速時序傳遞修正模型，存儲各風(fēng)速段下的NWP風(fēng)速時序傳遞修正模型以備未來修正NWP風(fēng)速使用；

步驟五：采用滾動迭代方法對NWP風(fēng)速進(jìn)行修正，以未來時刻的NWP風(fēng)速數(shù)據(jù)為依據(jù)判斷其所在風(fēng)速段，選擇步驟四所存儲模型中相應(yīng)的修正模型對其進(jìn)行修正，得到不同修正時長的NWP風(fēng)速修正結(jié)果。

所述步驟一中對數(shù)據(jù)的清洗與預(yù)處理包括檢驗(yàn)篩選、錯誤數(shù)據(jù)剔除及插補(bǔ)與修正。

所述步驟二中輸入變量集中的實(shí)測風(fēng)速序列能夠自由選擇r值，r為自然數(shù)。

所述步驟三以i m/s為區(qū)間將NWP風(fēng)速時序傳遞修正模型中的輸入變量集與輸出變量集同時分為N段，其中區(qū)間i m/s能夠自由選擇，i為正數(shù)。

所述步驟五中采用滾動迭代方法對NWP風(fēng)速進(jìn)行修正，即在修正步長為n的風(fēng)速段內(nèi)，在修正時除第一個風(fēng)速修正點(diǎn)外，其它所有風(fēng)速修正點(diǎn)均將相應(yīng)時刻的風(fēng)速修正值作為實(shí)測風(fēng)速代入NWP風(fēng)速時序傳遞修正模型進(jìn)行NWP風(fēng)速修正。

本發(fā)明的有益效果在于：