基于多模型的电场功率短期预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种基于多模型的电场功率短期预测方法及装置。其中，方法包括：若判断获知当前模型对当日电场功率的预测精度不满足预设的条件，则对模型库中的各个模型进行优化，从优化后的各模型中选择一个作为新的当前模型；根据新的当前模型对电场功率进行短期预测。本发明专利技术实施例提供的基于多模型的电场功率短期预测方法及装置，能更及时地优化模型、大大提高模型参数调优的效率、提高电场精度调整的实时性，并且大大降低了工作量和人力成本，最大程度上降低风/光电场预测精度的调度考核，能提高预测的精度。

Short term prediction method and device of electric field power based on multi model

【技术实现步骤摘要】
基于多模型的电场功率短期预测方法及装置
本专利技术涉及计算机
，更具体地，涉及一种基于多模型的电场功率短期预测方法及装置。
技术介绍
目前，风电/光伏作为一种无污染的清洁绿色能源，得到越来越广泛的应用，然而由于风能和光能所固有的波动性、间歇性及随机突变因素的影响，较大装机容量的新能源电场的并网，会对电能质量和电力系统的稳定性造成较为不利的影响。电网为了保证电能质量和整个电力系统安的全稳定，对新能源场站的考核越来越趋向严格化，而且考核范围愈趋广泛。因此，在这种背景下对风/光电场的功率短期预测精度提出了更高的要求。功率预测精度的提高除了受数值天气预报的准确度、预测算法的优劣的影响，还和历史数据的挖掘、实测数据的分析及预测模型的持续优化有很大关系，而其中预测模型参数的持续优化作为预测精度提高的重要关键环节，目前主要是通过“现场考核反馈-单个模型的人工优化或半自动优化-功率短期预测数据上传”进行预测模型的优化及预测精度的调优。具体为根据电场功率短期预测精度考核情况的反馈，然后针对调度对短期预测精度考核结果再由运维人员进行逐个单模型的手动或本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多模型的电场功率短期预测方法，其特征在于，包括：/n若判断获知当前模型对当日电场功率的预测精度不满足预设的条件，则对模型库中的各个模型进行优化，从优化后的各模型中选择一个作为新的当前模型；/n根据所述新的当前模型对电场功率进行短期预测。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于多模型的电场功率短期预测方法，其特征在于，包括：
若判断获知当前模型对当日电场功率的预测精度不满足预设的条件，则对模型库中的各个模型进行优化，从优化后的各模型中选择一个作为新的当前模型；
根据所述新的当前模型对电场功率进行短期预测。


2.根据权利要求1所述的基于多模型的电场功率短期预测方法，其特征在于，判断当前模型对当日电场功率的预测精度是否满足预设的条件的具体步骤包括：
判断当前模型对当日电场功率的预测精度是否小于所述当前模型对当日之前的第一时间段电场功率的平均预测精度。


3.根据权利要求1所述的基于多模型的电场功率短期预测方法，其特征在于，判断当前模型对当日电场功率的预测精度是否满足预设的条件的具体步骤包括：
判断当前模型对当日电场功率的预测精度是否小于调度考核精度。


4.根据权利要求1所述的基于多模型的电场功率短期预测方法，其特征在于，所述对模型库中的各个模型进行优化的具体步骤包括：
根据电场实际功率的历史数据、数值天气预报的历史数据和数值天气预报的预测数据，分别对每一所述模型进行优化，直至优化后的各所述模型的预测精度满足所述预设的条件。


5.根据权利要求1至4任一所述的基于多模型的电场功率短期预测方法，其特征在于，所述从优化后的各模型中选择一个作为新的当前模型的具体步骤包括：
根据第二时间段的数值天气预报数据，获取每一优化后的模型对所述第二时间段的电场功率预测结果；
根据所述优化后的模型对所述第二时间段的电场功率预测结果，获取所述优化后的模型对所述第二时间段的电...

【专利技术属性】
技术研发人员：雍正，李华，夏全军，王巧辉，
申请(专利权)人：国能日新科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11