[發明專利]一種新型風電功率預測方法及裝置

在審

• 申請號: 201910587612.8
• 申請日: 2019-07-02
• 公開（公告）號: CN110298511A
• 公開（公告）日: 2019-10-01
• 發明（設計）人: 武志濤;楊永輝;楊兆寧;曲宏旭;徐望寶
• 申請（專利權）人: 遼寧科技大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 鞍山貝爾專利代理有限公司 21223
• 代理人: 顏偉

1.一種新型風電功率預測方法，其特征在于，包括如下步驟：

1)依據實地風速測量，獲取一個月內每天的風速-功率數據，組成風速-功率樣本；

2)根據此風速-功率樣本，建立基于P-Q分段云的風速-功率映射關系；

3)根據風速v_t和v_t+1的大小，分別判斷其所屬P-Q分段云的區段(i,j)，構建相應功率正態云，求取對應兩段風速-功率正態狀態轉移核；

4)采用拒絕抽樣法生成風速v_t+1下的功率輸出預測值

5)將產生的作為已知狀態，重復步驟2)至步驟3)得到并以此類推，進行多點預測；

6)根據式F_i(p)＝F^-1(F_i^new(p))對預測數據進行正態反變換，得到的數據序列即為原始功率序列，實現風功率預測。

2.根據權利要求1所述的一種新型風電功率預測方法，其特征在于，所述步驟2的建立基于P-Q分段云的風速-功率映射關系采用如下方法：

1)取出此地一個月內的風速-功率樣本；

2)建立P-Q分段法；

3)采用P-Q分段法將此樣本數據劃分為10個區段，每個區段具有相似的概率及不確定性質；

4)建立樣本云模型；

5)對任意區段數據進行正態變換，具體步驟為：

①首先通過擬合的方法得到原始功率數據序列P_vt的累積概率分布函數F(·)

②利用CDF技術對該原始數據進行變換，得到服從[0,1]分布的均勻序列U_t

③利用樣本云模型對原始序列U_t進行正態變換，得到服從標準正態分布的功率過程序列

6)采用逆向云發生器對經過步驟2和步驟3處理過的每個區段樣本求取樣本云模型期望E_xi、熵E_ni以及超熵H_ei指標；

7)采用正向云發生器根據步驟4產生的樣本云模型參數生成新的樣本數據，得到各區段風速-功率映射關系。

3.根據權利要求2所述的一種新型風電功率預測方法，其特征在于，所述步驟2的建立P-Q分段法包括如下步驟：

1)設一個月內風功率輸出曲線上的相鄰4點為(O,P,Q,R)，曲線凹凸性質取決于不共性的矢量叉積的正負；

2)對4個有序點(O,P,Q,R)形成3個有序矢量，分別為對其進行叉積計算，即：

3)當兩個相鄰矢量叉積符號為負時，兩個矢量區段間存在凹凸性質轉變的拐點，該拐點即為P-Q連線與曲線的交點，即曲線P-Q分段節點；

4)實現區段的P-Q分段。

4.根據權利要求2所述的一種新型風電功率預測方法，其特征在于，所述步驟4中建立樣本云模型包括如下步驟：

1)設U為論域，并且C是U上的定性概念；

2)設x∈U是定性概念C的一次隨機實現，且具有穩定傾向的數值μ，則可以得到樣本云模型的數學表達式：

μ:U→[0,1]，∨x∈U,x→μ(x)

式中：x在論域U上的分布稱為云，(x，μ)為分布云的云滴；

3)通過逆向云發生器獲得樣本云模型用期望E_x、熵E_n及超熵H_e等3個數字特征描述數據。