一种风电功率预测误差的综合评价方法技术

本申请提出的风电功率预测误差的综合评价方法、装置及存储介质中，获取风电场预设时间段内的功率预测数据和实际功率数据，根据预设时间段内的功率预测数据与实际功率数据，计算得到风电场功率预测的MAPE，根据预设时间段内的功率预测数据与实际功率数据，计算得到风电功率预测的误差合格率指标，通过MAPE和误差合格率指标，对风电功率预测误差进行综合评价。其中，本申请提高了功率预测误差的准确率，适用范围较广，同时排除人为主观性的问题，从而使得到的评价结果更为客观准确。而使得到的评价结果更为客观准确。而使得到的评价结果更为客观准确。

【技术实现步骤摘要】
一种风电功率预测误差的综合评价方法


[0001]本申请涉及风力发电功率预测
，尤其涉及一种风电功率预测误差的综合评价方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]为保障电网安全稳定运行和风电充分利用，在风电调度工作中，推进风电功率预测和实时监测体系建设，根据风电预测情况，统筹常规能源和风电的运行，将风电纳入月度电量平衡和日前调度计划管理，保证了电网安全稳定运行和风电的充分利用。但是，现有已具备功率预测能力的风电场上传功率预测数据质量、可用率都不高。因此，需要通过确定风电场功率预测的误差，以确定风电场功率预测的数据是否可以使用，以便当功率预测的误差较大时，需要对该风电场提出整改要求，促进风电场业主不断降低风电功率预测的误差，为电网确定发电计划提供参考。
[0003]相关技术中，风电功率预测的误差，暂无相关的系统性研究和统一评价指标体系。其中，大多数新能源发电企业依靠自身经验确定功率预测数据和实际功率数据的误差情况，该方法只是主观评价功率预测的误差，使得功率预测误差的评价结果不准确。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种风电功率预测误差的综合评价方法、装置及存储介质，以解决上述相关技术中出现的功率预测误差的评价结果不准确的技术问题。
[0005]本申请第一方面实施例提出一种风电功率预测误差的综合评价方法，包括：
[0006]获取风电场预设时间段内的功率预测数据和实际功率数据；
[0007]根据所述预设时间段内的功率预测数据与实际功率数据，计算得到所述风电场功率预测的平均绝对百分比误差MAPE；
[0008]根据所述预设时间段内的功率预测数据与实际功率数据，计算得到所述风电功率预测的误差合格率指标；
[0009]通过所述MAPE和所述误差合格率指标，对所述风电功率预测误差进行综合评价。
[0010]可选的，所述根据所述预设时间段内的功率预测数据与实际功率数据，计算得到所述风电场功率预测的MAPE，包括：根据所述预设时间段内的功率预测数据与实际功率数据，通过第一公式计算得到所述风电场功率预测的MAPE，其中，所述第一公式为：
[0011][0012]其中，n表示所述预设时间段内的时刻总数，A
i
表示所述风电场第i时刻的实际功率数据，F
i
表示所述风电场第i时刻功率预测数据，ε表示参数值。
[0013]可选的，所述根据所述预设时间段内的功率预测数据与实际功率数据，计算得到所述风电功率预测的误差合格率指标，包括：根据所述预设时间段内的功率预测数据与实际功率数据，通过第二公式计算得到所述风电场功率预测的误差合格率指标，其中，所述第
二公式为：
[0014][0015]其中，n表示所述预设时间段内的时刻总数，Q
i
表示所述预设时间段内第i个时刻的功率预测数据与实际功率数据的误差合格率。
[0016]可选的，所述通过所述MAPE和所述误差合格率指标，对所述风电功率预测误差进行综合评价，包括：根据所述MAPE和所述误差合格率指标，通过第三公式的计算结果对所述风电功率预测误差进行综合评价，所述第三公式为：
[0017]E＝α
×
MAPE+(1
‑
α)
×
R
[0018]其中，α表示所述MAPE的权重系数，1
‑
α表示所述误差合格率指标的权重系数。
[0019]本申请第二方面实施例提出一种风电功率预测误差的综合评价装置，包括：
[0020]获取模块，用于获取风电场预设时间段内的功率预测数据和实际功率数据；
[0021]第一计算模块，用于根据所述预设时间段内的功率预测数据与实际功率数据，计算得到所述风电场功率预测的MAPE；
[0022]第二计算模块，用于根据所述预设时间段内的功率预测数据与实际功率数据，计算得到所述风电功率预测的误差合格率指标；
[0023]第三计算模块，用于通过所述MAPE和所述误差合格率指标，对所述风电功率预测误差进行综合评价。
[0024]可选的，所述第一计算模块还用于：
[0025]根据所述预设时间段内的功率预测数据与实际功率数据，通过第一公式计算得到所述风电场功率预测的MAPE，其中，所述第一公式为：
[0026][0027]其中，n表示所述预设时间段内的时刻总数，A
t
表示所述风电场预设时间段内第t时刻实际功率数据，F
t
表示所述风电场预设时间段内第t时刻功率预测数据，ε表示参数值。
[0028]可选的，所述第二计算模块还用于：
[0029]根据所述预设时间段内的功率预测数据与实际功率数据，通过第二公式计算得到所述风电场功率预测的误差合格率指标，其中，所述第二公式为：
[0030][0031]其中，n表示所述预设时间段内的时刻总数，Q
i
表示所述预设时间段内第i个时刻的功率预测数据与实际功率数据的误差合格率。
[0032]可选的，所述第三计算模块还用于：
[0033]根据所述MAPE和所述误差合格率指标，通过第三公式的计算结果对所述风电功率预测误差进行综合评价，所述第三公式为：
[0034]E＝α
×
MAPE+(1
‑
α)
×
R
[0035]其中，α表示所述MAPE的权重系数，1
‑
α表示所述误差合格率指标的权重系数。
[0036]本申请第三方面实施例提出的计算机存储介质，其中，所述计算机存储介质存储
有计算机可执行指令；所述计算机可执行指令被处理器执行后，能够实现如上第一方面所述的方法。
[0037]本申请第四方面实施例提出的计算机设备，其中，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行所述程序时，能够实现如上第一方面所述的方法。
[0038]本申请的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：
[0039]本申请提出的风电功率预测误差的综合评价方法、装置及存储介质中，获取风电场预设时间段内的功率预测数据和实际功率数据，根据预设时间段内的功率预测数据与实际功率数据，计算得到风电场功率预测的MAPE，根据预设时间段内的功率预测数据与实际功率数据，计算得到风电功率预测的误差合格率指标，通过MAPE和误差合格率指标，对风电功率预测误差进行综合评价。其中，本申请利用功率预测数据和实际功率数据对风电功率预测误差进行综合评价，排除人为主观性的问题，从而使得到的评价结果更为客观准确。同时，本申请中通过计算得到的风电场功率预测的均方根误差，规避了开机容量不同的风电场站偏差量级上的差别，从而提高了功率预测误差的准确率。
[0040]此外，本申请根据预设时间段内的功率预测数据与实际功率数据，通过第二公式计算得到风电场功率预测的MAPE时，对第一公式中的分母进行处理，从而使得本申请可以适本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风电功率预测误差的综合评价方法，其特征在于，所述方法包括：获取风电场预设时间段内的功率预测数据和实际功率数据；根据所述预设时间段内的功率预测数据与实际功率数据，计算得到所述风电场功率预测的平均绝对百分比误差MAPE；根据所述预设时间段内的功率预测数据与实际功率数据，计算得到所述风电功率预测的误差合格率指标；通过所述MAPE和所述误差合格率指标，对所述风电功率预测误差进行综合评价。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述预设时间段内的功率预测数据与实际功率数据，计算得到所述风电场功率预测的MAPE，包括：根据所述预设时间段内的功率预测数据与实际功率数据，通过第一公式计算得到所述风电场功率预测的MAPE，其中，所述第一公式为：其中，n表示所述预设时间段内的时刻总数，A
i
表示所述风电场第i时刻的实际功率数据，F
i
表示所述风电场第i时刻功率预测数据，ε表示参数值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述预设时间段内的功率预测数据与实际功率数据，计算得到所述风电功率预测的误差合格率指标，包括：根据所述预设时间段内的功率预测数据与实际功率数据，通过第二公式计算得到所述风电场功率预测的误差合格率指标，其中，所述第二公式为：其中，n表示所述预设时间段内的时刻总数，Q
i
表示所述预设时间段内第i个时刻的功率预测数据与实际功率数据的误差合格率。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述MAPE和所述误差合格率指标，对所述风电功率预测误差进行综合评价，包括：根据所述MAPE和所述误差合格率指标，通过第三公式的计算结果对所述风电功率预测误差进行综合评价，所述第三公式为：E＝α
×
MAPE+(1
‑
α)
×
R其中，α表示所述MAPE的权重系数，1
‑
α表示所述误差合格率指标的权重系数。5.一种风电功率预测误差的综合评价装置，特征在于，所述装置包括：获取模块，用于获取风电场预设时间段内的功率预测数据和实际...

【专利技术属性】
技术研发人员：秦海峰，潘霄峰，申旭辉，孙财新，汤海雁，李铮，王鸿策，关何格格，白小元，曹亮，冶学斌，杨海龙，
申请(专利权)人：中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：