一种采用大气压的空间相关性k近邻日前风速预测方法技术

本发明专利技术涉及一种采用大气压的空间相关性k近邻日前风速预测方法，包含以下步骤：1)读取本地、周边地点的风向、大气压、风速当前观测值，及其历史观测数据；2)根据指向本地的风向，从周边地点优选出本地当前的上游地点，并计算“上游对本地大气压差值”和“上游风速”对“本地风速”的优化延迟时间；3)优选预报模型最小二乘支持向量回归LSSVR的输入变量，即输入到预报模型的“上游对本地大气压差值”和“上游风速”观测值的优化点数；4)采用优选的k近邻，训练本地风速的预报模型；5)将上游对本地大气压差值、上游风速，按照优化延迟时间提前的观测值，代入到预报模型，得到本地未来风速的预报值。

【技术实现步骤摘要】
一种采用大气压的空间相关性k近邻日前风速预测方法
本专利技术涉及风电功率预测领域。更具体的说，是一种利用空间相关性，特别是利用上游大气压进行本地短期(日前)风速预测的k近邻新方法。
技术介绍
作为一种绿色可再生的低碳能源，风电是受到国际范围重视的一种新能源。我国能源消费区基本上都处在季风区。特别是东南沿海区域，不仅风能资源充沛，还是适合利用空间相关性进行风能预测的区域。准确可靠的风电功率预测，是提高我国电力系统运行水平的关键基础技术。提高我国风电功率预测准确性可靠性的两个基本步骤：一是提高风的预测效果，二是提高从风速到风力发电机出力(发出的有功功率)的折算。目前短期风电功率预测的基本方法有两大类：物理方法(以数值天气预报NWP为代表)，统计学方法(主要使用本地的历史资料)。当前的现状为，NWP从2012年前后进入相对停滞时期[4,5]；依据本地历史资料的统计学方法日臻成熟。所以，作为一种独特的预测方法，空间相关性近年基本上被国际范围列为物理方法、统计学方法之后的第三种预测方法。空间相关性预报/预测的基本原理：首先，根据本地、周边本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种采用大气压的空间相关性k近邻日前风速预测方法，包含以下步骤：1)读取本地、周边地点的风向、大气压、风速当前观测值，及其历史观测数据；2)根据指向本地的风向，从周边地点优选出本地当前的上游地点，并计算“上游对本地大气压差值”和“上游风速”对“本地风速”的优化延迟时间；3)优选预报模型最小二乘支持向量回归LSSVR的输入变量，即输入到预报模型的“上游对本地大气压差值”和“上游风速”观测值的优化点数；4)采用优选的k近邻，训练本地风速的预报模型；5)将上游对本地大气压差值、上游风速，按照优化延迟时间提前的观测值，代入到预报模型，得到本地未来风速的预报值。/n

【技术特征摘要】
1.一种采用大气压的空间相关性k近邻日前风速预测方法，包含以下步骤：1)读取本地、周边地点的风向、大气压、风速当前观测值，及其历史观测数据；2)根据指向本地的风向，从周边地点优选出本地当前的上游地点，并计算“上游对本地大气压差值”和“上游风速”对“本地风速”的优化延迟时间；3)优选预报模型最小二乘支持向量回归LSSVR的输入变量，即输入到预报模型的“上游对本地大气压差值”和“上游风速”观测值的优化点数；4)采用优选的k近邻，训练本地风速的预报模型；5)将上游对本地大气压差值、上游风速，按照优化延迟时间提前的观测值，代入到预报模型，得到本地未来风速的预报值。


2.根据权利要求1所述的风速预测方法，其特征在于，步骤1)具体为：读取本地和周边的大气压、风向、风速当前观测数据，及其历史观测资料。


3.根据权利要求1-2所述的风速预测方法，其特征在于，步骤2)具体为：根据风向对本地的偏差，优选出偏差角度较小的周边地点作为上游，记上游地点u对本地的大气压差值为gu,t、上游地点风速为vu,t，本地风速为vt，这里u＝1,2,…,M为优选出的M个上游地点，t＝…,-2,-1,0,1,2,…是观测的时间点；采用样本交叉相关函数SCCF计算大气压差值gu,t和本地风速vt之间的优化延迟时间τgu；并计算上游地点风速vu,t对本地风速vt的优化延迟时间τvu；取τgu、τvu的平...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨正瓴，乔健，王迪，侯谨毅，张军，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津;12