基于信息熵理论的风电无序性指标及预测效果评价方法技术

本发明专利技术属于电力系统技术领域，尤其涉及一种基于信息熵理论的风电无序性指标及预测效果评价方法。本发明专利技术包括以下步骤：步骤1.获取风电出力的随机分量；步骤2.计算第随机分量对应的概率；步骤3.分别计算风电出力预测的熵值与实际风电出力的熵值，并求取两者之差的绝对值；步骤4.判定预测方法的无序性模拟效果。本发明专利技术针对风电预测结果的稳定性和无序性的评估方法使用信息学熵理论对预测方法的稳定性和无序性进行评价，使预测评价方法的科学性与全面性能够得到显著的提高，并且还能够提高风电预测的准确性和稳定性。同时，本发明专利技术风电预测误差的平均值和分布标准较全面、精确，对于电网的稳定调频起到较为重要的作用。

【技术实现步骤摘要】
基于信息熵理论的风电无序性指标及预测效果评价方法
本专利技术属于电力系统
，尤其涉及一种基于信息熵理论的风电无序性指标及预测效果评价方法。
技术介绍
风电预测主要指对风电场出力的预测，风电预测结果可以用于电网调度部门发电出力的短期预测与超短期预测，是电网调度制定日前计划的重要依据。提高风电预测的准确性，可提高电网的安全稳定水平，以及促进可再生能源的开发利用。由于风力发电出力具有很强的随机性和波动性，因此风电预测对于出力的随机性和无序性的预测非常重要。无序性反映所有样本点误差值的差异程度，对无序性能否准确模拟是预测方法能力的重要方面。风电出力的无序性直接关系到风电功率的波动范围，对电网做到稳定调频很重要。目前预测方法的评价主要是对相对误差和均方根误差进行计算，以及对风电误差进行概率密度估计。这两种方法目前已成熟，是基于概率论的方法，采用“高斯-参数”等概率分布模型，描述风电预测误差的平均值和分布标准差。
技术实现思路
针对上述现有技术中存在的不足之处，本专利技术提供了一种基于信息熵理论的风电无序性指标及预本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于信息熵理论的风电无序性指标及预测效果评价方法，其特征是：包括以下步骤：/n步骤1.获取风电出力的随机分量；/n步骤2.计算第随机分量对应的概率；/n步骤3.分别计算风电出力预测的熵值与实际风电出力的熵值，并求取两者之差的绝对值；/n步骤4.判定预测方法的无序性模拟效果。/n

【技术特征摘要】
1.基于信息熵理论的风电无序性指标及预测效果评价方法，其特征是：包括以下步骤：
步骤1.获取风电出力的随机分量；
步骤2.计算第随机分量对应的概率；
步骤3.分别计算风电出力预测的熵值与实际风电出力的熵值，并求取两者之差的绝对值；
步骤4.判定预测方法的无序性模拟效果。


2.根据权利要求1所述的基于信息熵理论的风电无序性指标及预测效果评价方法，其特征是：所述获取风电出力的随机分量包括：
风电出力随机分量的计算公式表示为：
S(i)＝C(i)+ε(i)
其中：S(i)表示风电出力的原始序列，C(i)表示不同基波变换后分量，ε(i)表示信号分解后的误差随机分量。


3.根据权利要求1所述的基于信息熵理论的风电无序性指标及预测效果评价方法，其特征是：所述获取风电出力的曲线采用采用信号分解方法进行分解，对得到的随机分量归一化后求取熵值。


4.根据权利要求2所述的基于信息熵理论的风电无序性指标及预测效果评价方法，其特征是：所述随机分量采取其他方式获取，从而计算风电功率的熵值。


5.根据权利要求1所述的基于信息熵理论的风电无序性指标及预测效果评价方法，其特征是：所述计算第随机分量对应的概率，是指计算第i个随机分量ε(i)对应的概率p(Δxi...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨方圆，张明理，夏德明，田增垚，屈可丁，杨天蒙，满林坤，王义贺，李纯正，杨朔，刘凯，
申请(专利权)人：国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院，国家电网有限公司，国家电网公司东北分部，
类型：发明
国别省市：辽宁;21