[發明專利]一種風電功率預測誤差的綜合評價方法

在審

• 申請號: 202211288906.9
• 申請日: 2022-10-20
• 公開（公告）號: CN115587761A
• 公開（公告）日: 2023-01-10
• 發明（設計）人: 秦海峰;潘霄峰;申旭輝;孫財新;湯海雁;李錚;王鴻策;關何格格;白小元;曹亮;冶學斌;楊海龍
• 申請（專利權）人: 華能隴東能源有限責任公司;中國華能集團清潔能源技術研究院有限公司
• 主分類號: G06Q10/0639
• 分類號: G06Q10/0639;G06Q50/06;H02J3/00
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 宋合成

1.一種風電功率預測誤差的綜合評價方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取風電場預設時間段內的功率預測數據和實際功率數據；

根據所述預設時間段內的功率預測數據與實際功率數據，計算得到所述風電場功率預測的平均絕對百分比誤差MAPE；

根據所述預設時間段內的功率預測數據與實際功率數據，計算得到所述風電功率預測的誤差合格率指標；

通過所述MAPE和所述誤差合格率指標，對所述風電功率預測誤差進行綜合評價。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述預設時間段內的功率預測數據與實際功率數據，計算得到所述風電場功率預測的MAPE，包括：根據所述預設時間段內的功率預測數據與實際功率數據，通過第一公式計算得到所述風電場功率預測的MAPE，其中，所述第一公式為：

其中，n表示所述預設時間段內的時刻總數，A_i表示所述風電場第i時刻的實際功率數據，F_i表示所述風電場第i時刻功率預測數據，ε表示參數值。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述預設時間段內的功率預測數據與實際功率數據，計算得到所述風電功率預測的誤差合格率指標，包括：根據所述預設時間段內的功率預測數據與實際功率數據，通過第二公式計算得到所述風電場功率預測的誤差合格率指標，其中，所述第二公式為：

其中，n表示所述預設時間段內的時刻總數，Q_i表示所述預設時間段內第i個時刻的功率預測數據與實際功率數據的誤差合格率。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過所述MAPE和所述誤差合格率指標，對所述風電功率預測誤差進行綜合評價，包括：根據所述MAPE和所述誤差合格率指標，通過第三公式的計算結果對所述風電功率預測誤差進行綜合評價，所述第三公式為：

E＝α×MAPE+(1-α)×R

其中，α表示所述MAPE的權重系數，1-α表示所述誤差合格率指標的權重系數。

5.一種風電功率預測誤差的綜合評價裝置，特征在于，所述裝置包括：

獲取模塊，用于獲取風電場預設時間段內的功率預測數據和實際功率數據；

第一計算模塊，用于根據所述預設時間段內的功率預測數據與實際功率數據，計算得到所述風電場功率預測的MAPE；

第二計算模塊，用于根據所述預設時間段內的功率預測數據與實際功率數據，計算得到所述風電功率預測的誤差合格率指標；

第三計算模塊，用于通過所述MAPE和所述誤差合格率指標，對所述風電功率預測誤差進行綜合評價。

6.根據權利要求5所述的裝置，其特征在于，所述第一計算模塊還用于：

根據所述預設時間段內的功率預測數據與實際功率數據，通過第一公式計算得到所述風電場功率預測的MAPE，其中，所述第一公式為：

其中，n表示所述預設時間段內的時刻總數，A_i表示所述風電場第i時刻的實際功率數據，F_i表示所述風電場第i時刻功率預測數據，ε表示參數值。

7.根據權利要求5所述的裝置，其特征在于，所述第二計算模塊還用于：

根據所述預設時間段內的功率預測數據與實際功率數據，通過第二公式計算得到所述風電場功率預測的誤差合格率指標，其中，所述第二公式為：

其中，n表示所述預設時間段內的時刻總數，Q_i表示所述預設時間段內第i個時刻的功率預測數據與實際功率數據的誤差合格率。

8.根據權利要求5所述的裝置，其特征在于，所述第三計算模塊還用于：

根據所述MAPE和所述誤差合格率指標，通過第三公式的計算結果對所述風電功率預測誤差進行綜合評價，所述第三公式為：

E＝α×MAPE+(1-α)×R

其中，α表示所述均方根誤差對應的權重系數，1-α表示所述誤差合格率指標的權重系數。