【技术实现步骤摘要】
中长期风电发电计算方法及装置
本专利技术涉及风电领域，尤指一种中长期风电发电计算方法及装置。
技术介绍
目前对风电功率预测的研究主要集中在短期与超短期上，目的主要是用于电力系统调度进行实时的发电计划安排来保证电力系统的稳定运行。风电功率预测的准确性与电网供需平衡的稳定性直接相关，世界各国的专家学者均开展了大量针对风电功率预测方面的研究，部分国家己经把风电功率的预测值作为电力系统调度的一个重要指标。再如一些风电强国，风功率预测己然作为大型风场并网的条件之一[1]。中长期电量预测是调度部门和交易中心进行发电指标分配及定价的重要依据，而中长期资源预测是实现中长期电量预测的必要条件。现阶段，仅有地方气象局具备风资源的中长期预测功能，但预测数据存在分辨率低的局限，无法针对风电场实现区域精准预测，从而使得准确的中长期电量预测数据获取较为困难。
技术实现思路
本专利技术目的在于提供一种中长期风电发电计算方法及装置，通过结合物理模型和统计模型的优点来提高中长期预测精度，能够为电网以及风电场的中长期电量评估及预测提...
【技术保护点】
1.一种中长期风电发电计算方法，其特征在于，所述方法包含：/n获取风电场所处区域的气象历史数据、风电场的历史运行数据、气象预测数据和所述历史运行数据对应时间周期的限电因素；/n根据所述历史运行数据通过统计学原理建立统计模型，利用所述统计模型、所述历史运行数据和所述限电因素计算获得年度预测功率；/n根据所述气象历史数据、所述历史运行数据通过机器学习算法训练获得月度发电功率预测模型；/n根据所述气象预测数据、所述历史运行数据和所述月度发电功率预测模型计算获得月度预测功率，并根据所述月度预测功率和所述年度预测功率之间的关联关系调整所述统计模型，获得年度发电功率预测模型；/n通过所...
【技术特征摘要】
1.一种中长期风电发电计算方法，其特征在于，所述方法包含：
获取风电场所处区域的气象历史数据、风电场的历史运行数据、气象预测数据和所述历史运行数据对应时间周期的限电因素；
根据所述历史运行数据通过统计学原理建立统计模型，利用所述统计模型、所述历史运行数据和所述限电因素计算获得年度预测功率；
根据所述气象历史数据、所述历史运行数据通过机器学习算法训练获得月度发电功率预测模型；
根据所述气象预测数据、所述历史运行数据和所述月度发电功率预测模型计算获得月度预测功率，并根据所述月度预测功率和所述年度预测功率之间的关联关系调整所述统计模型，获得年度发电功率预测模型；
通过所述年度发电功率预测模型或所述月度发电功率预测模型计算所述风电场未来年度发电功率或未来月度发电功率。
2.根据权利要求1所述的中长期风电发电计算方法，其特征在于，利用所述统计模型、所述历史运行数据和所述限电因素计算获得年度预测功率包含：
通过限电因素去除所述历史运行数据中影响，将历史运行数据中历史出力序列还原为理论出力序列；
根据所述理论出力序列和风电逐月并网容量计算获得年度归一化功率序列；
根据预定周期内多个年度归一化功率序列的平均值获得未来年度风电功率归一化序列；
根据未来年度风电功率归一化序列获得年度预测功率。
3.根据权利要求2所述的中长期风电发电计算方法，其特征在于，所述历史出力序列和所述理论出力序列为风电场实际出力值与装机容量的比值；所述历史运行数据包含生产测风塔的历史测量数据、风电场风电实际出力的历史出力序列和风电逐月并网容量。
4.根据权利要求1所述的中长期风电发电计算方法，其特征在于，根据所述气象历史数据、所述历史运行数据通过机器学习算法训练获得月度发电功率预测模型包含：
根据所述气象历史数据与所述历史运行数据中历史风电功率数据之间的相关性，于所述气象历史数据中筛选获得有效关联气象变量；
根据有效关联气象变量通过迭代决策树算法建立发电功率预测模型；
通过所述气象历史数据与所述历史运行数据调整所述发电功率预测模型获得月度发电功率预测模型。
5.根据权利要求4所述的中长期风电发电计算方法，其特征在于，所述迭代...
【专利技术属性】
技术研发人员：邓春，王正宇，宋鹏，孙荣富，王一妹，王靖然，杨伟新，柳玉，张扬帆，崔阳，吴宇辉，
申请(专利权)人：华北电力科学研究院有限责任公司，国家电网有限公司，国网冀北电力有限公司电力科学研究院，国网冀北电力有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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