[發明專利]一種用于風電場功率預測的風速預測方法

有效

• 申請號: 202110058962.2
• 申請日: 2021-01-17
• 公開（公告）號: CN112668807B
• 公開（公告）日: 2023-07-11
• 發明（設計）人: 王秀茹;李昊洋;毛王清;陳冬冬;龐吉年;王晗雯;張寓;武晨晨;孫萌
• 申請（專利權）人: 國網江蘇省電力有限公司宿遷供電分公司;國網江蘇省電力有限公司;國家電網有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06F18/214
• 代理公司: 南京品智知識產權代理事務所(普通合伙) 32310
• 代理人: 楊陳慶

本發明公開了一種用于風電場功率預測的風速預測方法，包括步驟一、隨機抽取多個時間段內的風速測量數據和風速預測數據；二、計算每個時間段內的風速預測偏差數據，并進行數據清洗；三、歸一化處理；四、離群點檢測；五、擬合風速預測偏差曲線，得到風速預測偏差值的基礎模型；六、得到預測偏差數據集；七、構建極限學習機的訓練集；八、構建兩個極限學習機模型，訓練得到風速預測偏差值的偏差校正模型；九、通過風速預測偏差值的基礎模型和風速預測偏差值的偏差校正模型，得到風速的最終預測值。本發明基于偏差校正技術進行風速預測，能夠結合現有的風速預測方法進行風速預測，進一步提高風速預測的精度，效果顯著，便于推廣。

技術領域

本發明屬于新能源發電技術領域，具體涉及一種用于風電場功率預測的風速預測方法。

背景技術

為了應對能源危機和環境問題，可再生能源發電在世界范圍內得到了飛速發展。作為一種典型的可再生能源發電方式，風力發電在現代電網中的滲透率日益增加。然而，由于風能具有強不確定性，高風電滲透率給電網的穩定運行帶來極大挑戰，是電力調度部門急需解決的重要問題，實現風電場功率的精確預測是解決這一問題的關鍵途徑。

實現風電場功率的精確預測主要通過對風速的精確預測，預測是一種對未來的估算，它與客觀實際不可避免的存在一定的差距，這個差距就是預測偏差。現有技術中，有很多種對風速預測的有效方法，預測精度也越來越高，但還缺乏有效的從預測偏差角度出發的，采用偏差校正技術進行風速預測的合理方法。

發明內容

本發明所要解決的技術問題在于針對上述現有技術中的不足，提供一種用于風電場功率預測的風速預測方法，其方法步驟簡單，設計合理，實現方便，基于偏差校正技術進行風速預測，能夠結合現有的風速預測方法進行風速預測，進一步提高風速預測的精度，進而取得更好的風電場功率預測效果，效果顯著，便于推廣。

為解決上述技術問題，本發明采用的技術方案是：一種用于風電場功率預測的風速預測方法，包括以下步驟：

步驟一、在風電場正常運行過程中，隨機抽取多個時間段內的風速測量數據和風速預測數據；

步驟二、計算每個時間段內的風速預測偏差數據，并進行數據清洗；

步驟三、對風速預測偏差數據進行歸一化處理；

步驟四、采用K-NN算法對歸一化數據進行離群點檢測；

步驟五、采用logistic函數擬合風速預測偏差曲線，得到風速預測偏差值的基礎模型；

步驟六、采用風速預測偏差值的基礎模型預測風速，得到預測偏差數據集；

步驟七、采用低通濾波器以預測偏差數據集構建極限學習機的訓練集；

步驟八、構建兩個極限學習機模型，采用步驟七中訓練集進行訓練，得到風速預測偏差值的偏差校正模型；

步驟九、通過風速預測偏差值的基礎模型和風速預測偏差值的偏差校正模型，得到風速的最終預測值；

步驟901、將風電場t時刻的風速預測值V_CAL輸入到步驟五中風速預測偏差值的基礎模型中，得到風速預測偏差基礎值V_BASE；

步驟902、將t-20，t-19，...，t-1時刻的風速預測偏差作為輸入特征輸入到步驟七中的低通濾波器中，得到輸入特征的高頻部分和低頻部分；

步驟903、將輸入特征的高頻部分和低頻部分分別輸入到風速預測偏差值的偏差校正模型中，得到高頻偏差校正量f_ELMH和低頻偏差校正量f_ELML；

步驟904、得到風速的最終預測值為V_CAL+V_BASE+f_ELMH+f_ELML。