一种基于风资源相关性分析的风电功率预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于风资源相关性分析的风电功率预测方法，包括以下步骤：确定各个风机之间风速的线性相关性，根据线性相关性将风机进行区域划分；将每个区域内可利用率最高的风机选作代表风机，以其所在位置作为该区域天气预报的预报点；获取每个区域内代表风机的数值天气预报值，根据其确定代表风机的风速预测值，根据代表风机的风速预测值与线性相关性，获取其他风机的风速预测值；根据各个风机输出功率特性曲线与风速预测值，确定得到各个风机的功率预测值，计算整个风电场的功率预测值。本发明专利技术风速预测值合理有效。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于风资源相关性分析的风电功率预测方法。
技术介绍
风能是一种清洁、安全和高效的能源，在保护生态环境、延缓全球气候变暖、推进可持续发展等方面具有重要的积极意义。因此风能可作为解决传统能源供应日益紧张的问题的途径，近年来我国风电产业得到了大规模的快速的发展。但是风能具备间歇性、波动性的缺陷，为保证电网安全稳定运行，需要对风电场的发电功率进行预测，以便合理对各种电源进行调配，安排发电计划。对于大型风电场而言，功率预测往往采用分区域预测的方式，由各区域内的代表风机的预测风速作为本区域所有风机的预测风速。这种方式在区域的划分上，往往根据地形地貌、风机类型等进行粗略划分，这种划分过多的依赖于人的因素，缺乏理论指导。另外一方面，各区域代表风机的预测风速是否可以完全代表本区域所有风机的预测风速，也缺乏理论分析，这些是风电场功率预测误差形成的重要原因之一。
技术实现思路
本专利技术为了解决上述问题，提出了一种基于风资源相关性分析的风电功率预测方法，本专利技术给出风电场区域划分的理论依据与划分原则，同时给出区域内除代表风机外的其余风机预测风速的获取方法，以单台风机的发电功率预测为基础，实现风电场整场的发电功率预测。为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种基于风资源相关性分析的风电功率预测方法，包括以下步骤：(1)确定各个风机之间风速的线性相关性，根据线性相关性将风机进行区域划分；(2)将每个区域内可利用率最高的风机选作代表风机，以其所在位置作为该区域天气预报的预报点；(3)获取每个区域内代表风机的数值天气预报值，根据其确定代表风机的风速预测值，根据代表风机的风速预测值与线性相关性，获取其他风机的风速预测值；(4)根据各个风机输出功率特性曲线与风速预测值，确定得到各个风机的功率预测值，计算整个风电场的功率预测值。所述步骤(1)中，各风机之间风速的线性相关性分析采用皮尔森相关系数进行计算。所述步骤(1)中，根据历史风速数据计算皮尔森相关系数。所述步骤(1)中，若某两台风机之间的皮尔森相关系数符合设定阈值则认为两台风机线性相关，属于同一区域。所述步骤(1)中，若皮尔森相关系数的设定阈值为大于等于0.7小于1。所述步骤(3)中，区域内除代表风机之外的其余风机的风速预测值根据风机与代表风机之间的线性相关性，通过回归方程获得。所述步骤(4)中，将风速预测值代入到各台风机的输出功率曲线中，获取各台风机的发电功率预测值，再相加以获得风电场整场的发电功率预测结果。本专利技术的有益效果为：(1)本专利技术的基于风资源相关性分析的风电功率预测方法通过分析风机之间的风速相关性，给出了风电场区域划分的原则与依据；(2)在各区域内，根据各风机风速之间的强线性相关关系，通过回归方程将代表风机点的风速预测值换算到区域内的其余风机，得到各台风机的风速预测；(3)该风速预测值合理有效，以此为基础得到单台风机的发电功率预测，继而相加获得风电场整场发电功率预测结果；(4)本专利技术计算过程简单，不依懒于人为因素。附图说明图1是本专利技术的流程图。具体实施方式：下面结合附图与实施例对本专利技术作进一步说明。如图1所示，基于风资源相关性分析的风电功率预测方法，其特征在于，包括如下步骤：1)分析各风机之间风速的线性相关性，将风速强线性相关的风机划归为一个区域；2)每个区域选取可利用率最高的风机作为该区域的代表风机，代表风机所在位置作为本区域数值天气预报的预报点；3)区域内代表风机的风速预测值即为该区域的数值天气预报值，区域内其余风机的风速预测值根据各风机与代表风机之间的线性相关性获得；4)将各台风机的风速预测值代入各风机的输出功率特性曲线，获得各风机的功率预测值，相加后得到整个风电场的功率预测值。本专利技术方法分析各风机之间风速的线性相关性，将风速强线性相关的风机划归为一个区域。本专利技术方法在分析风机之间风速的线性相关性时采用皮尔森相关系数，计算方法如下：对任意两台风机A和B取n个历史风速数据，分别为vAi和vBi，其中i∈[1,n]。则风机A和B的皮尔森相关系数rAB定义为： r A B = n Σ i = 1 n v A i v B i - Σ i = 1 n v A i Σ i = 1 n v B i n Σ i = 1 n v A i 2 - ( Σ i = 1 n v A i 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于风资源相关性分析的风电功率预测方法，其特征是：包括以下步骤：(1)确定各个风机之间风速的线性相关性，根据线性相关性将风机进行区域划分；(2)将每个区域内可利用率最高的风机选作代表风机，以其所在位置作为该区域天气预报的预报点；(3)获取每个区域内代表风机的数值天气预报值，根据其确定代表风机的风速预测值，根据代表风机的风速预测值与线性相关性，获取其他风机的风速预测值；(4)根据各个风机输出功率特性曲线与风速预测值，确定得到各个风机的功率预测值，计算整个风电场的功率预测值。

【技术特征摘要】
1.一种基于风资源相关性分析的风电功率预测方法，其特征是：包括以下步骤：(1)确定各个风机之间风速的线性相关性，根据线性相关性将风机进行区域划分；(2)将每个区域内可利用率最高的风机选作代表风机，以其所在位置作为该区域天气预报的预报点；(3)获取每个区域内代表风机的数值天气预报值，根据其确定代表风机的风速预测值，根据代表风机的风速预测值与线性相关性，获取其他风机的风速预测值；(4)根据各个风机输出功率特性曲线与风速预测值，确定得到各个风机的功率预测值，计算整个风电场的功率预测值。2.如权利要求1所述的一种基于风资源相关性分析的风电功率预测方法，其特征是：所述步骤(1)中，各风机之间风速的线性相关性分析采用皮尔森相关系数进行计算。3.如权利要求1所述的一种基于风资源相关性分析的风电功率预测方法，其特征是：所述步骤(1)中，根据历史风速...

【专利技术属性】
技术研发人员：张文，韦古强，阙波，杨世东，滕明尧，钱海，
申请(专利权)人：都城绿色能源有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11