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[發明專利]低風速下的風力發電機組的功率預測方法及設備有效

專利信息
申請號: 201810478800.2 申請日: 2018-05-18
公開(公告)號: CN110503228B 公開(公告)日: 2022-07-19
發明(設計)人: 韓梅 申請(專利權)人: 北京金風科創風電設備有限公司
主分類號: G06Q10/04 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06
代理公司: 北京銘碩知識產權代理有限公司 11286 代理人: 徐璐璐;王兆賡
地址: 100176 北京市大*** 國省代碼: 北京;11
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 風速 風力 發電 機組 功率 預測 方法 設備
【權利要求書】:

1.一種低風速下的風力發電機組的功率預測方法,其特征在于,所述功率預測方法適用于低風速高湍流強度情況下的功率的預測,所述功率預測方法包括:

將第一功率實際值序列輸入到第一功率預測模型,以通過第一功率預測模型來預測第一功率預測值序列,其中,第一功率實際值序列為風力發電機組在當前時刻以前的第一預定時間長度內的功率實際值的時間序列,第一功率預測值序列為風力發電機組在未來第二預定時間長度內的功率預測值的時間序列;

通過功率殘差預測模型來預測分別與第一功率預測值序列中的每一個功率預測值對應的殘差值,其中,與功率預測值對應的殘差值是指與所述功率預測值對應的時刻的功率實際值與所述功率預測值之間的差值;

將第一功率預測值序列中的每一個功率預測值和與其對應的殘差值相加后得到的功率值序列,作為最終預測的風力發電機組的功率值序列,

其中,第一功率預測模型為自回歸積分滑動平均模型;

和,功率殘差預測模型為支持向量機回歸模型;

其中,通過功率殘差預測模型來預測分別與第一功率預測值序列中的每一個功率預測值對應的殘差值的步驟包括:

通過第一功率預測模型來預測風力發電機組的第二功率預測值序列,其中,第二功率預測值序列為風力發電機組在當前時刻以前的第一預定時間長度內的功率預測值的時間序列,

基于第二功率預測值序列和第一功率實際值序列,通過功率殘差預測模型來預測分別與第一功率預測值序列中的每一個功率預測值對應的殘差值;

其中,基于第二功率預測值序列和第一功率實際值序列,通過功率殘差預測模型來預測分別與第一功率預測值序列中的每一個功率預測值對應的殘差值的步驟包括:

從第一功率預測值序列中的第一個功率預測值開始,依次預測與第一功率預測值序列中的每一個功率預測值對應的殘差值,其中,針對第一功率預測值序列中的第i個功率預測值,將功率殘差值序列之中的與第i時間段對應的各個殘差值輸入到功率殘差預測模型,以通過功率殘差預測模型來預測與第i個功率預測值對應的殘差值,并將預測得到的殘差值添加到功率殘差值序列以更新功率殘差值序列,

其中,當i為1時,第i時間段為當前時刻以前的第三預定時間長度的時間段,當i為大于1的整數時,第i時間段為與第一功率預測值序列中的第(i-1)個功率預測值對應的時刻以前的第三預定時間長度的時間段,

其中,初始的功率殘差值序列為第一功率實際值序列中的功率實際值與第二功率預測值序列中的對應的功率預測值之間的差值形成的時間序列。

2.根據權利要求1所述的功率預測方法,其特征在于,所述功率預測方法還包括:

確定風力發電機組在當前時刻以前的第一預定時間長度內是否持續發電;

當確定風力發電機組持續發電時,執行通過第一功率預測模型來預測第一功率預測值序列的步驟。

3.根據權利要求2所述的功率預測方法,其特征在于,所述功率預測方法還包括:

當確定風力發電機組沒有持續發電時,將第一風速實際值序列輸入到第一風速預測模型,以通過第一風速預測模型來預測第一風速預測值序列,其中,第一風速實際值序列為風力發電機組在當前時刻以前的第一預定時間長度內的環境風速實際值的時間序列,第一風速預測值序列為風力發電機組在未來第二預定時間長度內的環境風速預測值的時間序列;

通過風速殘差預測模型來預測分別與第一風速預測值序列中的每一個環境風速預測值對應的殘差值,其中,與環境風速預測值對應的殘差值是指與所述環境風速預測值對應的時刻的環境風速實際值與所述環境風速預測值之間的差值;

將第一風速預測值序列中的每一個環境風速預測值和與其對應的殘差值相加后得到的環境風速值序列,輸入到第二功率預測模型,以通過第二功率預測模型來最終預測風力發電機組的功率值序列。

4.根據權利要求3所述的功率預測方法,其特征在于,通過風速殘差預測模型來預測分別與第一風速預測值序列中的每一個風速預測值對應的殘差值的步驟包括:

通過第一風速預測模型來預測風力發電機組的第二風速預測值序列,其中,第二風速預測值序列為風力發電機組在當前時刻以前的第一預定時間長度內的環境風速預測值的時間序列;

基于第二風速預測值序列和第一風速實際值序列,通過風速殘差預測模型來預測分別與第一風速預測值序列中的每一個環境風速預測值對應的殘差值。

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