计及数据清洗的短期风电功率预测方法技术

本发明专利技术提出一种计及数据清洗的短期风电功率预测方法，包括：数据采集，所述数据采集不同气象条件及风机组件磨损程度下风机预测模型的输入输出变量；数据去噪，所述数据去噪是基于小波分析对所述采集的数据进行去噪处理；数据清洗，所述数据清洗是基于松鼠优化算法辨识对所述数据进行清洗；确定所述短期风电功率预测的模型及参数，根据指数加权最小二乘辨识所述参数。本发明专利技术分别通过小波分析和松鼠优化算法对风电功率预测所用数据进行了去噪和清洗处理，使最终辨识所得功率预测模型免受外界扰动及机组部件磨损等因素的影响。扰动及机组部件磨损等因素的影响。扰动及机组部件磨损等因素的影响。

【技术实现步骤摘要】
计及数据清洗的短期风电功率预测方法


[0001]本专利技术涉及短期风电功率预测
，更具体地，涉及一种计及数据清洗的短期风电功率预测方法。

技术介绍

[0002]在我国能源转型背景下，风力发电作为最具有活力的新能源发电技术之一，表现出清洁环保、安全高效、低成本以及装机容量增长空间大等优势。与此同时，相较于其他种类的新能源，风能的获取和发电技术发展相对成熟。因此，风力发电技术在当前“碳达峰、碳中和”战略下具有很大的发展潜力。然而多数风电机组都位于环境较为恶劣的偏远地区，如山区或海上，此类地区受外界环境的影响更为显著，为风机并网下电网的安全稳定运行带来更大挑战。因此，如何对未来短期时间内的风电功率进行预测，并基于预测结果为电网调度提供参考以提高其稳定性成为亟待解决的问题。
[0003]风电功率预测方法主要包括基于物理模型的方法、基于统计信息的方法及数据驱动方法三种。前两种方法一般基于复杂的建模物理过程，而数据驱动方法只需采样得到与风电机组输出功率相关变量的运行数据，如温度、风速等气象数据。然后找到数据间的映射关系，进而基于气象条件等外界本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种计及数据清洗的短期风电功率预测方法，其特征在于，包括：数据采集，所述数据采集不同气象条件及风机组件磨损程度下风机预测模型的输入输出变量；数据去噪，所述数据去噪是基于小波分析对所述采集的数据进行去噪处理；数据清洗，所述数据清洗是基于松鼠优化算法辨识对所述数据进行清洗；确定所述短期风电功率预测的模型及参数，根据指数加权最小二乘辨识所述参数。2.根据权利要求1所述的计及数据清洗的短期风电功率预测方法，其特征在于，所述数据采集包括：以风机功率为待辨识模型的输出变量y，根据不同气象因素对风机功率的影响程度，选定最终的n个输入变量{u1，u2，
…
，u
n
}；以时间间隔T采样得到与风电机组相关的N组输入输出数据。3.根据权利要求1或2所述的计及数据清洗的短期风电功率预测方法，其特征在于，所述数据去噪包括：将有噪声信号进行小波分解、对高频系数进行阈值量化处理、小波重构。4.根据权利要求3所述的计及数据清洗的短期风电功率预测方法，其特征在于，所述数据去噪包括：将有噪声信号表示为：S(k)＝f(k)+e(k)，(k＝1，2，
…
，N)
ꢀꢀꢀꢀ
(1)其中：S(k)为含噪信号，f(k)为实际信号，e(k)为噪声信号，N为信号长度；小波分解：对小波函数进行选取并确定分解层次K；W0y＝W0f+W0σe
ꢀꢀꢀꢀ
(2)其中：y＝{y1，y2，
…
，y
N
}表示采样数据，f＝{f1，f2，
…
，f
N
...

【专利技术属性】
技术研发人员：王晓宁，曾凡春，曹利蒲，杨继明，陈岩磊，张澈，王传鑫，田长风，
申请(专利权)人：北京华能新锐控制技术有限公司，
类型：发明
国别省市：