风电场输出功率预测修正方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种风电场输出功率预测修正方法及装置，该方法包括：获取各子机组群的代表机组的NWP风速；根据历史NWP风速数据以及历史实测风速数据对所述NWP风速进行修正；根据所述修正后的风速以及各子机组群的功率预测模型确定各子机组群的输出功率预测值；根据各子机组群的输出功率预测值确定所述风电场的预测输出功率；根据风电场的历史预测输出功率数据以及风电场的历史实测输出功率数据对所述预测输出功率进行修正，得到所述预测输出功率对应的预测输出功率修正值。本发明专利技术提供了一种包含输入数据误差修正、功率预测模型修正、输出数据修正的风电场短期功率预测的全周期误差修正方法，提高了风电场短期功率预测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
风电场输出功率预测修正方法及装置
本专利技术涉及风力发电
，具体而言，涉及一种风电场输出功率预测修正方法及装置。
技术介绍
对给定时间尺度的风电场输出功率进行准确预测是弥补间歇性风力发电缺陷、提高其市场竞争力的有效途径。现有功率预测技术在实际应用中不可避免地存在预测误差，且误差水平随对象风电场、输入数据、预测模型等的不同而发生变化。已有的预测功率修正方法多从预测结果的单一影响因素或引入新的预测算法着手，未能全面考虑功率预测的不同环节以及误差产生原因，对功率预测方法本身的预测精度提升有限。因此现有技术缺少一种针对既有功率预测方法全周期各个环节引入误差的修正方法。
技术实现思路
本专利技术为了解决上述
技术介绍
中的技术问题，提出了一种风电场输出功率预测修正方法及装置。为了实现上述目的，根据本专利技术的一个方面，提供了一种风电场输出功率预测修正方法，该方法包括：获取各子机组群的代表机组的NWP风速，其中，风电场内的所有机组划分为至少两个子机组群；根据历史NWP风速数据以及历史实测风速数据对所述NWP风速本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种风电场输出功率预测修正方法，其特征在于，包括：/n获取各子机组群的代表机组的NWP风速，其中，风电场内的所有机组划分为至少两个子机组群；/n根据历史NWP风速数据以及历史实测风速数据对所述NWP风速进行修正，得到所述NWP风速对应的修正后的风速；/n根据所述修正后的风速以及各子机组群的功率预测模型确定各子机组群的输出功率预测值，其中，子机组群的功率预测模型为根据该子机组群的代表机组的历史NWP风速数据以及该子机组群的历史输出功率数据采用第一机器学习算法训练得出的；/n根据各子机组群的输出功率预测值确定所述风电场的预测输出功率；/n根据风电场的历史预测输出功率数据以及风电场的历史实测输出...

【技术特征摘要】
1.一种风电场输出功率预测修正方法，其特征在于，包括：
获取各子机组群的代表机组的NWP风速，其中，风电场内的所有机组划分为至少两个子机组群；
根据历史NWP风速数据以及历史实测风速数据对所述NWP风速进行修正，得到所述NWP风速对应的修正后的风速；
根据所述修正后的风速以及各子机组群的功率预测模型确定各子机组群的输出功率预测值，其中，子机组群的功率预测模型为根据该子机组群的代表机组的历史NWP风速数据以及该子机组群的历史输出功率数据采用第一机器学习算法训练得出的；
根据各子机组群的输出功率预测值确定所述风电场的预测输出功率；
根据风电场的历史预测输出功率数据以及风电场的历史实测输出功率数据对所述预测输出功率进行修正，得到所述预测输出功率对应的预测输出功率修正值。


2.根据权利要求1所述的风电场输出功率预测修正方法，其特征在于，所述根据历史NWP风速数据以及历史实测风速数据对所述NWP风速进行修正，得到所述NWP风速对应的修正后的风速，包括：
将所述NWP风速输入到风速修正模型中，得到所述NWP风速对应修正后的风速，其中，所述风速修正模型为根据历史NWP风速数据以及历史实测风速数据采用第二机器学习算法训练得出的。


3.根据权利要求1所述的风电场输出功率预测修正方法，其特征在于，所述根据各子机组群的输出功率预测值确定所述风电场的预测输出功率，包括：
将所述输出功率预测值输入到对应的各子机组群的功率修正模型中，得到所述输出功率预测值对应的修正后的输出功率，其中，子机组群的功率修正模型为根据通过该子机组群的功率预测模型得到的历史功率预测数据以及该子机组群的实测功率数据采用第三机器学习算法训练得出的；
根据各子机组群对应的所述修正后的输出功率确定所述风电场的预测输出功率。


4.根据权利要求1或3所述的风电场输出功率预测修正方法，其特征在于，所述根据风电场的历史预测输出功率数据以及风电场的历史实测输出功率数据对所述预测输出功率进行修正，得到所述预测输出功率对应的预测输出功率修正值，包括：
将所述预测输出功率输入到风电场功率修正模型中，得到所述预测输出功率对应的预测输出功率修正值，其中，所述风电场功率修正模型为根据风电场的历史预测输出功率数据以及风电场的历史实测输出功率数据采用第四机器学习算法训练得出的。


5.根据权利要求1所述的风电场输出功率预测修正方法，其特征在于，还包括：
根据风电场内各机组的历史全年实测功率的均值和历史全年实测功率的标准偏差采用预设的聚类方法对所述风电场内的各机组进行分群，将所述风电场内的所有机组划分为至少两个子机组群。


6.一种风电场输出功率预测修正装置，其特征在于，包括：
风速获取单元，用于获取各子机组群的代表机组的NWP风速，其中，风电场...

【专利技术属性】
技术研发人员：王一妹，宋鹏，王靖然，刘辉，阎博，王正宇，张瑞芳，杨伟新，崔阳，吴林林，
申请(专利权)人：国网冀北电力有限公司电力科学研究院，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，
类型：发明
国别省市：北京;11