【技术实现步骤摘要】
基于随机森林的风电厂超短期风速预测方法
本专利技术属于电力系统领域,具体涉及到一种基于随机森林的风电厂超短期风速预测方法。
技术介绍
我国风电近年来持续快速发展,风电的快速发展给中国经济的发展注入了新的活力。但由于风能自身固有的随机性、间歇性、波动性,风电的接入也给电力系统的安全稳定运行带来了很大的挑战,风电对电力系统规划、电力系统的可靠性及电力系统运行造成了很大影响如何评估风电容量可信度及系统的风电接纳能力的问题亟需解决。为研究风电对的影响,就需要首先对风电进行建模,而风速时间序列的生成是建模的基础。现阶段风速预测方法的拟合效果普遍不够好,存在较大误差,且对于异常数据有较大的敏感度,更有些计算方法过于复杂而难以实现,难以满足实际工程需求。
技术实现思路
针对现有技术存在的不足,本专利技术提出一种基于随机森林的风电厂超短期风速预测方法,该算法根据历史风速数据训练预测模型,并将其应用于超短期风速预测中,能够根据若干历史风速数据对未来风速进行超短期预测。本专利技术采用以下方案实现:一种基于随机森林的风电厂超短期风速预测方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S1:根据风力发电机采集的包含多个时间节点对应风速值的历史风速数据,将采样频率设定为每m分钟采样一次,得到M个采样点对应的M个风速采样值,并根据时间顺序构建风速-时间序列;步骤S2:利用拉依达准则对风速-时间序列中的不良数据进行判断,将不良数据剔除;步骤S3:构建训练数据集合,其中每一组训练数据由1个作为结果变量的采样点及其之前n个作为相关变量的采样点构成;步骤S4:采用随机森林策略处理训练数据集合,获得预测模型; ...
【技术保护点】
1.一种基于随机森林的风电厂超短期风速预测方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S1:根据风力发电机采集的包含多个时间节点对应风速值的历史风速数据,将采样频率设定为每m分钟采样一次,得到M个采样点对应的M个风速采样值,并根据时间顺序构建风速‑时间序列;步骤S2:利用拉依达准则对风速‑时间序列中的不良数据进行判断,将不良数据剔除;步骤S3:构建训练数据集合,其中每一组训练数据由1个作为结果变量的采样点及其之前n个作为相关变量的采样点构成;步骤S4:采用随机森林策略处理训练数据集合,获得预测模型;步骤S5:将最近连续n个风速采样值输入预测模型中,获得下一采样点对应时刻的风速预测结果。
【技术特征摘要】
1.一种基于随机森林的风电厂超短期风速预测方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S1:根据风力发电机采集的包含多个时间节点对应风速值的历史风速数据,将采样频率设定为每m分钟采样一次,得到M个采样点对应的M个风速采样值,并根据时间顺序构建风速-时间序列;步骤S2:利用拉依达准则对风速-时间序列中的不良数据进行判断,将不良数据剔除;步骤S3:构建训练数据集合,其中每一组训练数据由1个作为结果变量的采样点及其之前n个作为相关变量的采样点构成;步骤S4:采用随机森林策略处理训练数据集合,获得预测模型;步骤S5:将最近连续n个风速采样值输入预测模型中,获得下一采样点对应时刻的风速预测结果。2.根据权利要求1所述的基于随机森林的风电厂超短期风速预测方法,其特征在于,步骤S2中利用拉依达准则对风速-时间序列中的不良数据进行判断采用以下公式:式中为第b个采样点的风速采样值;为全部风速采样值的平均值;为第b个采样点风速采样值的剩...
【专利技术属性】
技术研发人员:林章岁,叶荣,黎萌,王怀远,江岳文,温步瀛,
申请(专利权)人:国网福建省电力有限公司,国网福建省电力有限公司经济技术研究院,
类型:发明
国别省市:福建,35
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