一种新能源场站风速预报订正方法和系统技术方案

本发明专利技术提供了一种新能源场站风速预报订正方法和系统，包括：获取新能源场站风速预报数据；将新能源场站风速预报数据输入预先建立的订正模型，得到新能源场站风速预报订正结果。本发明专利技术在当前预报水平下，针对现有风速预报数据，利用预先建立的订正模型进行订正处理，最大化预报数据的可用性，为电网调度运行部门提供科学的数据支撑，保障电网安全稳定运行。行。行。

【技术实现步骤摘要】
一种新能源场站风速预报订正方法和系统


[0001]本专利技术属于新能源发电与控制
，具体涉及一种新能源场站风速预报订正方法和系统。

技术介绍

[0002]风电作为新能源发电的典型得到大规模的发展，其大规模的并网运行对电力系统的安全稳定经济运行带来较大影响。风电场与光伏电站的输出功率主要由风速、风向及辐照度等气象要素决定。受大气环流及局地效应的影响，混沌的非线性变化的风速、风向、辐照度导致风电场站输出功率具有波动性、间歇性、随机性的特点，对电网消纳大规模新能源提出了严峻挑战。对新能源输出功率进行预测是增加电网调峰容量、提高电网接纳新能源能力、改善电力系统运行安全性与经济性的最有效、最经济的手段之一。为了反映大气系统在预测时间内的变化过程，新能源发电功率预测需要采用新能源电站临近的高分辨率数值天气预报(Numerical Weather Prediction-NWP)的风速、风向、辐照度数据作为输入量，再由预测算法将NWP的气象要素预报转换为新能源场站的输出功率预测。随着风电装机的逐年提高，风电功率预测准确性对电网安全稳定运行的影响不断增大，以冀北电网为例，冀北外受电比例高，火电机组供热期出力调整范围在显著缩小，而风电发电出力屡创新高，出力波动不断增大，增加了控制区电网调峰的难度，迫切需要进一步提高风电功率预测的准确率。在新能源功率的过程中，风、光等气象要素的准确度直接影响到新能源场站的输出功率预测的准确率。
[0003]在自然界中，因为风会受到地域、地形和气候的影响，具有很大的随机性和不可控性，因而风速的预报是诸多气象要素中预报准确度较低的一个要素，传统的“单一”确定论的数值预报不够准确，而风速预报的不准确会直接影响风电场输出功率的不准确，从而会影响在出力优化和电网调度运行的过程中的很多重要的决策。因此，提升风速预报的准确度对于提升新能源功率预测的精度具有重要意义。

技术实现思路

[0004]为克服上述现有技术的不足，本专利技术提出一种新能源场站风速预报订正方法，其改进之处在于，包括：
[0005]获取新能源场站风速预报数据；
[0006]将所述新能源场站风速预报数据输入预先建立的订正模型，得到新能源场站风速预报订正结果；
[0007]所述订正模型根据风的类型对风速预报数据进行订正。
[0008]优选的，所述订正模型的建立，包括：
[0009]根据风速类型从集合预报成员中选取进行订正的预报成员；
[0010]根据不同风的类型选取训练期，基于所述训练期的历史天气数据和所述预报成员采用消除偏差法建立订正模型。
[0011]优选的，所述根据风速类型从集合预报成员中选取进行订正的预报成员，包括：
[0012]根据集合预报系统，从集合预报成员中选取与风速预报相关的参数化方案设置的参数化预报成员；
[0013]根据不同的地面风类型，从所述参数化预报成员中分别确定进行订正的预报成员。
[0014]优选的，所述根据不同的地面风类型，从参数化预报成员中分别确定进行订正的预报成员，包括：
[0015]根据风速预报范围内下垫面类型进行区域划分，得到下垫面类型不同的多个地区；
[0016]针对各地区，根据所述地区的地面风类型和天气气候类型，对所述参数化预报成员进行筛选，得到各地区进行订正的预报成员。
[0017]优选的，所述根据不同风的类型选取训练期，基于所述训练期的历史天气数据和所述预报成员采用消除偏差法建立订正模型，包括：
[0018]针对不同地区不同季节的风的类型分布特点选取训练期；
[0019]采用相关系数分析法在训练期内对预报点的预报成员进行筛选，构建参与订正的集合预报成员组；
[0020]基于所述集合预报成员组，使用偏差消除法在训练期内进行训练，建立订正模型。
[0021]优选的，所述训练期包括历史训练期和滑动训练期；
[0022]所述历史训练期为预报日期前1-2年，所述滑动训练期为预报日期前1-3天。
[0023]优选的，所述采用相关系数分析法在训练期内对预报点的预报成员进行筛选，构建参与订正的集合预报成员组，包括：
[0024]在滑动训练期内，分别计算各预报点的每个预报成员的预报的风速与实际观测风速的相关性系数；
[0025]选择相关性系数超过预设相关阈值的预报成员构建参与订正的集合预报成员组。
[0026]优选的，其特征在于，所述基于所述集合预报成员组，使用偏差消除法在训练期内进行训练，建立订正模型，包括：
[0027]在历史训练期内，分别计算所述集合预报成员组中各预报成员在各预报点的预报误差；
[0028]以各预报成员在各预报点的预报误差分别乘以各预报成员的订正系数后求和，得到总预报误差；
[0029]以历史训练期内总预报误差最小为目标调整各预报成员的订正系数，得到各预报成员的最优订正系数；
[0030]根据所述最优订正系数，建立订正模型。
[0031]优选的，所述基于所述训练期的历史天气数据和所述预报成员采用消除偏差法建立订正模型之后，还包括：
[0032]对订正模型的有效性进行检验。
[0033]优选的，所述对订正模型的有效性进行检验，包括：
[0034]基于所述订正模型选取检验时段的风速预报结果和观测结果，计算订正前后的预报误差；
[0035]判断在检验时段内是否有超过预设比例时段订正后的预报误差小于订正前的预报误差：若是，则所述订正模型有效，否则所述订正模型无效。
[0036]基于同一专利技术构思，本专利技术还提供了一种新能源场站风速预报订正系统，其改进之处在于，包括：预报获取模块和预报订正模块；
[0037]所述预报获取模块，用于获取新能源场站风速预报数据；
[0038]所述预报订正模块，用于将所述新能源场站风速预报数据输入预先建立的订正模型，得到新能源场站风速预报订正结果；
[0039]所述订正模型根据风的类型对风速预报数据进行订正。
[0040]优选的，所述系统还包括用于建立订正模型的建模模块，所述建模模块包括：预报成员选取单元和订正模型单元；
[0041]所述预报成员选取单元，用于根据风速类型从集合预报成员中选取进行订正的预报成员；
[0042]所述订正模型单元，用于根据不同风的类型选取训练期，基于所述训练期的历史天气数据和所述预报成员采用消除偏差法建立订正模型。
[0043]与最接近的现有技术相比，本专利技术具有的有益效果如下：
[0044]本专利技术提供了一种新能源场站风速预报订正方法和系统，包括：获取新能源场站风速预报数据；将新能源场站风速预报数据输入预先建立的订正模型，得到新能源场站风速预报订正结果。本专利技术在当前预报水平下，针对现有风速预报数据，利用预先建立的订正模型进行订正处理，最大化预报数据的可用性，为电网调度运行部门提供科学的数据支撑，保障电网安全稳定运行。
附图说明
[0045]图1为本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种新能源场站风速预报订正方法，其特征在于，包括：获取新能源场站风速预报数据；将所述新能源场站风速预报数据输入预先建立的订正模型，得到新能源场站风速预报订正结果；所述订正模型根据风的类型对风速预报数据进行订正。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述订正模型的建立，包括：根据风速类型从集合预报成员中选取进行订正的预报成员；根据不同风的类型选取训练期，基于所述训练期的历史天气数据和所述预报成员采用消除偏差法建立订正模型。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据风速类型从集合预报成员中选取进行订正的预报成员，包括：根据集合预报系统，从集合预报成员中选取与风速预报相关的参数化方案设置的参数化预报成员；根据不同的地面风类型，从所述参数化预报成员中分别确定进行订正的预报成员。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据不同的地面风类型，从参数化预报成员中分别确定进行订正的预报成员，包括：根据风速预报范围内下垫面类型进行区域划分，得到下垫面类型不同的多个地区；针对各地区，根据所述地区的地面风类型和天气气候类型，对所述参数化预报成员进行筛选，得到各地区进行订正的预报成员。5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据不同风的类型选取训练期，基于所述训练期的历史天气数据和所述预报成员采用消除偏差法建立订正模型，包括：针对不同地区不同季节的风的类型分布特点选取训练期；采用相关系数分析法在训练期内对预报点的预报成员进行筛选，构建参与订正的集合预报成员组；基于所述集合预报成员组，使用偏差消除法在训练期内进行训练，建立订正模型。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述训练期包括历史训练期和滑动训练期；所述历史训练期为预报日期前1-2年，所述滑动训练期为预报日期前1-3天。7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述采用相关系数分析法在训练期内对预报点的预报成员进行筛选，构建参与订正的集合预报成员组，包括：在滑...

【专利技术属性】
技术研发人员：张周祥，靳双龙，冯双磊，王勃，王伟胜，刘纯，宋宗朋，滑申冰，胡菊，刘晓琳，马振强，王姝，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：