用于为模拟集成算法确定权重比的方法和设备技术

提供了一种用于为模拟集成算法确定权重比的方法和设备。所述方法包括：设置多组候选权重比；利用每组候选权重比确定与实时预报数据对应的修正的实时预报数据；从所述多组候选权重比中选择误差最小的一组候选权重比，误差为所述修正的实时预报数据和实时观测数据之间的误差，所述修正的实时预报数据为，与实时预报数据的相似度在预定范围内的历史预报数据所对应的历史观测数据的平均值；实时预报数据和历史预报数据对应于多种相同气象要素；实时观测数据、历史观测数据以及修正的实时预报数据对应于相同的一种气象要素；每组候选权重比中包括的权重比的数量为所述多种气象要素的种类数。使用本公开的权重比的模拟集成算法的准确性高、适应性强。

Method and equipment for determining weight ratio for simulation integration algorithm

【技术实现步骤摘要】
用于为模拟集成算法确定权重比的方法和设备
本公开总体说来涉及气象要素预报领域，更具体地讲，涉及一种用于为模拟集成(英文名称为AnalogEnsemble)算法确定权重比的方法和设备。
技术介绍
在进行风力发电、光伏发电等的输出功率预测时，可将通过诸如数值天气预报等的预测、预报、预估、估计等方法或算法获得的关于风速、风向等气象要素的数据(又可被称作预报数据、估计数据、模拟数据等)，然后将这些数据作为输入量，通过预测方法将输入量转换为风力发电系统、光伏发电系统等的预测输出功率。因此，准确的气象要素的预报数据，可为电力调度提供重要的数据，是新能源发电功率预测精度的主要参考数据。对于包括模拟集成算法等现有的用于气象要素预报的手段，参数的选择是重要的。当使用模拟集成算法时，诸如权重比的参数是固定参数。但是使用固定参数的模拟集成算法对于站点的适应性差且准确性低。例如，不同站点的气候变化规律不同，使用固定参数的模拟集成算法不能准确预报不同站点的气象要素。
技术实现思路
本公开的示例性实施例提供一种用于为模拟集成算法确定权重比的方法和设备，以解决现有技术存在的使用固定权重比的模拟集成算法对于站点的适应性差且准确性低的问题。根据本公开的示例性实施例，提供了一种用于为模拟集成算法确定权重比的方法。所述方法包括：设置多组候选权重比；利用每组候选权重比确定与实时预报数据对应的修正的实时预报数据；从所述多组候选权重比中选择误差最小的一组候选权重比，其中，所述误差为所述修正的实时预报数据和实时观测数据之间的误差，所述修正的实时预报数据为，与实时预报数据的相似度在预定相似度范围内的历史预报数据所对应的历史观测数据的平均值；所述实时预报数据和所述历史预报数据对应于多种相同的气象要素；所述实时观测数据、所述历史观测数据以及所述修正的实时预报数据对应于相同的一种气象要素；每组候选权重比中包括的权重比的数量为所述多种气象要素的种类数。可选地，设置多组候选权重比的步骤包括：初始化包括多个权重比的一组权重比和预定步长，其中，所述初始化的一组权重比中包括的权重比的数量为所述多种气象要素的种类数；将所述初始化的一组权重比中的各个权重比依次增加所述预定步长；每当一个权重比被增加所述预定步长时，设置该组权重比中的除了增加过所述预定步长的权重比之外的其他权重比，使得该组权重比中的所有权重比之和为1，当该组权重比中的所有权重比之和为1时，将所述一组权重比作为一组候选权重比；对于所有权重比均增加了所述预定步长的一组权重比中的各个权重，重复执行所述依次增加所述预定步长的操作，以及所述设置权重比的步骤，直到任意一个权重比被增加所述预定步长之后，所述任意一个权重比所属的一组权重比中的所有权重比之和大于1为止。可选地，所述利用每组候选权重比确定与实时预报数据对应的修正的实时预报数据的步骤包括：基于所述每组候选权重中的各个权重比，从所述多种气象要素的历史预报数据中查找与所述实时预报数据的相似度在所述预定相似度范围内的至少一段历史预报数据；查找与所述至少一段历史预报数据中的每段历史预报数据对应的一段历史观测数据；将查找出的各段历史观测数据的平均值作为与所述实时预报数据对应的修正的实时预报数据。可选地，所述基于所述每组候选权重中的各个权重比从所述多种气象要素的历史预报数据中查找与所述实时预报数据的相似度在所述预定相似度范围内的至少一段历史预报数据的步骤包括：根据如下公式计算相似度：按照相似度从大到小的顺序对计算出的相似度进行排序；根据所述预定相似度范围确定与排序在前的至少一个相似度中的每个相似度对应的一段历史预报数据，其中，Ft表示t时刻的实时预报数据，At′表示与t时刻对应的t′时刻的历史预报数据，Nv表示气象要素的种类数，wi表示与第i种气象要素对应的权重比，对应于一组候选权重比中的一个权重比，σfi表示与第i种气象要素对应的历史预报数据的标准差，表示范围内的j的数量，Fi,t+j表示第i种气象要素在t+j时刻的实时预报数据，Ai,t′+j表示第i种气象要素在t′+j时刻的历史预报数据。可选地，所述误差为均方根误差，所述平均值为算数平均值。可选地，所述实时预报数据、所述修正的实时预报数据、所述实时观测数据、所述历史预报数据和所述历史观测数据具有相同的时间分辨率，所述多种气象要素包括以下项中的至少一项：风速、风向、气压、温度、以及辐照度。根据本公开的另一示例性实施例，提供了一种用于为模拟集成算法确定权重比的设备。所述设备包括：权重比设置单元，用于设置多组候选权重比；修正数据确定单元，用于利用每组候选权重比确定与实时预报数据对应的修正的实时预报数据；权重比选择单元，从所述多组候选权重比中选择使误差最小的一组候选权重比，其中，所述误差为所述修正的实时预报数据和实时观测数据之间的误差，所述修正的实时预报数据为，与实时预报数据的相似度在预定相似度范围内的历史预报数据所对应的历史观测数据的平均值；所述实时预报数据和所述历史预报数据对应于多种相同的气象要素；所述实时观测数据、所述历史预报数据、所述历史观测数据以及所述修正的实时预报数据对应于相同的一种气象要素；每组候选权重比中包括的权重比的数量为所述多种气象要素的种类数。可选地，所述权重比设置单元初始化包括多个权重比的一组权重比和预定步长，其中，所述初始化的一组权重比中包括的权重比的数量为所述多种气象要素的种类数；将所述初始化的一组权重比中的各个权重比依次增加所述预定步长；每当一个权重比被增加所述预定步长时，设置该组权重比中的除了增加过所述预定步长的权重比之外的其他权重比，使得该组权重比中的所有权重比之和为1，当该组权重比中的所有权重比之和为1时，将该组权重比作为一组候选权重比；对于所有权重比均增加了所述预定步长的一组权重比中的各个权重，重复执行所述依次增加所述预定步长的操作，以及所述设置权重比的操作，直到任意一个权重比被增加所述预定步长之后，所述任意一个权重比所属的一组权重比中的所有权重比之和大于1为止。可选地，所述修正数据确定单元基于所述每组候选权重中的各个权重比，从所述多种气象要素的历史预报数据中查找与所述实时预报数据的相似度在所述预定相似度范围内的至少一段历史预报数据；查找与所述至少一段历史预报数据中的每段历史预报数据对应的一段历史观测数据；将查找出的各段历史观测数据的平均值作为与所述实时预报数据对应的修正的实时预报数据。可选地，所述修正数据确定单元根据如下公式计算相似度：所述修正数据确定单元还按照相似度从大到小的顺序对计算出的相似度进行排序，并且根据所述预定相似度范围确定与排序在前的至少一个相似度中的每个相似度对应的一段历史预报数据，其中，Ft表示t时刻的实时预报数据，At′表示与t时刻对应的t′时刻的历史预报数据，Nv表示气象要素的种类数，wi表示与第i种气象要素对应的权重比，对应于一组候选权重比中的一个权重比，σfi表示与第i种气象要素对应的历史预报数据的标准差，表示范围内的j的数量，Fi,t+j表示第i种气象要素在t+j时刻本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于为模拟集成算法确定权重比的方法，其特征在于，所述方法包括：/n设置多组候选权重比；/n利用每组候选权重比确定与实时预报数据对应的修正的实时预报数据；/n从所述多组候选权重比中选择误差最小的一组候选权重比，/n其中，所述误差为所述修正的实时预报数据和实时观测数据之间的误差，/n其中，所述修正的实时预报数据为，与实时预报数据的相似度在预定相似度范围内的历史预报数据所对应的历史观测数据的平均值；/n所述实时预报数据和所述历史预报数据对应于多种相同的气象要素；/n所述实时观测数据、所述历史观测数据以及所述修正的实时预报数据对应于相同的一种气象要素；/n每组候选权重比中包括的权重比的数量为所述多种气象要素的种类数。/n

【技术特征摘要】
1.一种用于为模拟集成算法确定权重比的方法，其特征在于，所述方法包括：
设置多组候选权重比；
利用每组候选权重比确定与实时预报数据对应的修正的实时预报数据；
从所述多组候选权重比中选择误差最小的一组候选权重比，
其中，所述误差为所述修正的实时预报数据和实时观测数据之间的误差，
其中，所述修正的实时预报数据为，与实时预报数据的相似度在预定相似度范围内的历史预报数据所对应的历史观测数据的平均值；
所述实时预报数据和所述历史预报数据对应于多种相同的气象要素；
所述实时观测数据、所述历史观测数据以及所述修正的实时预报数据对应于相同的一种气象要素；
每组候选权重比中包括的权重比的数量为所述多种气象要素的种类数。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，设置多组候选权重比的步骤包括：
初始化包括多个权重比的一组权重比和预定步长，其中，所述初始化的一组权重比中包括的权重比的数量为所述多种气象要素的种类数；
将所述初始化的一组权重比中的各个权重比依次增加所述预定步长；
每当一个权重比被增加所述预定步长时，设置该组权重比中的除了增加过所述预定步长的权重比之外的其他权重比，使得该组权重比中的所有权重比之和为1，当该组权重比中的所有权重比之和为1时，将该组权重比作为一组候选权重比；
对于所有权重比均增加了所述预定步长的一组权重比中的各个权重，重复执行所述依次增加所述预定步长的操作，以及所述设置权重比的步骤，直到任意一个权重比被增加所述预定步长之后，所述任意一个权重比所属的一组权重比中的所有权重比之和大于1为止。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用每组候选权重比确定与实时预报数据对应的修正的实时预报数据的步骤包括：
基于所述每组候选权重中的各个权重比，从所述多种气象要素的历史预报数据中查找与所述实时预报数据的相似度在所述预定相似度范围内的至少一段历史预报数据；
查找与所述至少一段历史预报数据中的每段历史预报数据对应的一段历史观测数据；
将查找出的各段历史观测数据的平均值作为与所述实时预报数据对应的修正的实时预报数据。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述每组候选权重中的各个权重比从所述多种气象要素的历史预报数据中查找与所述实时预报数据的相似度在所述预定相似度范围内的至少一段历史预报数据的步骤包括：
根据如下公式计算相似度：



按照相似度从大到小的顺序对计算出的相似度进行排序；
根据所述预定相似度范围确定与排序在前的至少一个相似度中的每个相似度对应的一段历史预报数据，
其中，Ft表示t时刻的实时预报数据，At′表示与t时刻对应的t′时刻的历史预报数据，Nv表示气象要素的种类数，wi表示与第i种气象要素对应的权重比，对应于一组候选权重比中的一个权重比，σfi表示与第i种气象要素对应的历史预报数据的标准差，表示范围内的j的数量，Fi,t+j表示第i种气象要素在t+j时刻的实时预报数据，Ai,t′+j表示第i种气象要素在t′+j时刻的历史预报数据。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述误差为均方根误差，所述平均值为算数平均值。


6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述实时预报数据、所述修正的实时预报数据、所述实时观测数据、所述历史预报数据和所述历史观测数据具有相同的时间分辨率，所述多种气象要素包括以下项中的至少一项：风速、风向、气压、温度、以及辐照度。


7.一种用于为模拟集成算法确定权重比的设备，其特征在于，所述设...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁明月，唐勇，赵剑飚，
申请(专利权)人：北京金风慧能技术有限公司，华电新疆发电有限公司新能源分公司，
类型：发明
国别省市：北京;11