一种风电功率预测方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种风电功率预测方法和装置，获取预报时间分辨率的预报风速；将预报时间分辨率的预报风速输入预先构建的目标时间分辨率风速超短期预测模型，得到目标时间分辨率的预测风速；将目标时间分辨率的预测风速带入预先构建的风电功率预测模型进行求解，得到目标时间分辨率的预测风速对应的风电功率预测值；预报时间分辨率大于目标时间分辨率；目标时间分辨率风速超短期预测模型基于目标时间分辨率的实测风速和预报时间分辨率的预报风速的分布特征相似关系确定目标时间分辨率的预测风速，将目标时间分辨率的实测风速和预报时间分辨率的预报风速进行耦合，提高了风电功率预测的目标时间分辨率和风电功率预测值的应用范围。

【技术实现步骤摘要】
一种风电功率预测方法和装置
本专利技术涉及新能源
，具体涉及一种风电功率预测方法和装置。
技术介绍
随着新能源利用率的提高，风电累计装机容量越来越大。为了使风电在电力供给、环境保护、低碳减排等方面发挥重要作用，风电功率预测成为风电纳入调度运行的重要手段。当前风电功率预测的时间分辨率一般在15min及以上，在此基础上采用具有适用性及强壮性和线性外推方法提高风电功率预测的时间分辨率。但是线性外推方法需要假设天气情况缓慢变化，其风电功率预测误差随着预测时效的增加而不断加大，特别是当风电系统结构或天气突变时，风电功率预测误差会更大，而且风电功率预测误差无上限。此外，上述现有技术中的数值天气预报时间分辨率为15min及以上，由于15min内大气动力热力不平衡，风速存在非线性变化过程，数值天天气预报无法体现15min内风速的快速变化，所以现有的风电功率预测时间分辨率低。
技术实现思路
为了克服上述现有技术中预测误差大且分辨率低的不足，本专利技术提供一种风电功率预测方法，包括：获取预报时间分辨率的预报风速；将所述预报本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种风电功率预测方法，其特征在于，包括：/n获取预报时间分辨率的预报风速；/n将所述预报时间分辨率的预报风速输入预先构建的目标时间分辨率风速超短期预测模型，得到目标时间分辨率的预测风速；/n将所述目标时间分辨率的预测风速带入预先构建的风电功率预测模型进行求解，得到所述目标时间分辨率的预测风速对应的风电功率预测值；/n其中，所述预报时间分辨率大于目标时间分辨率；所述目标时间分辨率风速超短期预测模型基于目标时间分辨率的实测风速和预报时间分辨率的预报风速的分布特征相似关系确定目标时间分辨率的预测风速。/n

【技术特征摘要】
1.一种风电功率预测方法，其特征在于，包括：
获取预报时间分辨率的预报风速；
将所述预报时间分辨率的预报风速输入预先构建的目标时间分辨率风速超短期预测模型，得到目标时间分辨率的预测风速；
将所述目标时间分辨率的预测风速带入预先构建的风电功率预测模型进行求解，得到所述目标时间分辨率的预测风速对应的风电功率预测值；
其中，所述预报时间分辨率大于目标时间分辨率；所述目标时间分辨率风速超短期预测模型基于目标时间分辨率的实测风速和预报时间分辨率的预报风速的分布特征相似关系确定目标时间分辨率的预测风速。


2.根据权利要求1所述的风电功率预测方法，其特征在于，所述目标时间分辨率风速超短期预测模型的构建，包括：
基于目标时间分辨率下的实测风速和预报时间分辨率下的预报风速，计算所述实测风速对应的动态优化函数和预报风速对应的动态优化函数的形状关联系数；
确定实测风速的分布位置参数和预报风速的分布位置参数，并基于所述实测风速的分布位置参数和预报风速的分布位置参数确定目标时间分辨率的实测风速与预报时间分辨率的预报风速的分布相似参数；
基于所述实测风速的动态优化函数和预报风速的动态优化函数的形状关联系数、所述实测风速的动态优化函数、预报风速的动态优化函数的形状关联系数以及目标时间分辨率的实测风速与预报时间分辨率的预报风速的分布相似参数构建所述目标时间分辨率风速超短期预测模型。


3.根据权利要求2所述的风电功率预测方法，其特征在于，所述实测风速对应的动态优化函数和预报风速对应的动态优化函数的形状关联系数按下式确定：



式中，为实测风速对应的动态优化函数和预报风速对应的动态优化函数的形状关联系数，为预报风速对应的动态优化函数的差分，为实测风速对应的动态优化函数的差分，为预报风速对应的动态优化函数的差分与实测风速对应的动态优化函数的差分绝对误差的最小值，为预报风速对应的动态优化函数的差分与实测风速对应的动态优化函数的差分绝对误差的最大值，ω为的分辨系数。


4.根据权利要求3所述的风电功率预测方法，其特征在于，所述和按下式确定：






式中，为t时刻实测风速对应的动态优化函数，为t时刻预报风速对应的动态优化函数，为t+1时刻实测风速对应的动态优化函数，为t+1时刻预报风速对应的动态优化函数。


5.根据权利要求4所述的风电功率预测方法，其特征在于，所述按下式确定：



式中，k为时间间隔索引，s为第k个时间间隔的实测风速点总个数，x(k+m)表示目标时间分辨率下第k个时间间隔的第m个实测风速点处的实测风速；
所述按下式确定：



式中，r为第k个时间间隔的预报风速点总个数，y(k+n)表示预报时间分辨率下第k个时间间隔的第n个预报风速点处的预报风速。


6.根据权利要求2所述的风电功率预测方法，其特征在于，所述实测风速的分布位置参数的确定，包括：
获取目标时间分辨率的实测风速，并基于目标时间分辨率的实测风速确定目标时间分辨率的实测风速对应的横坐标位置；
确定所述目标时间分辨率的实测风速与所述目标时间分辨率的实测风速对应的横坐标位置的第一映射关系；
基于所述第一映射关系对所述目标时间分辨率的实测风速和所述目标时间分辨率的实测风速对应的横坐标位置进行拟合，得到实测风速的分布位置参数。


7.根据权利要求6所述的风电功率预测方法，其特征在于，所述第一映射关系按下式确定：
x＝ax+bxλx+σx
式中，x为所述目标时间分辨率的实测风速，ax、bx和σx为所述实测风速的分布位置参数，λx为所述目标时间...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪步惟，王勃，车建峰，冯双磊，姜文玲，张菲，赵艳青，裴岩，王铮，王钊，郭晓龙，马丽亚，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院有限公司，国家电网有限公司，国网新疆电力有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11