风电功率的超短期预测方法、装置及系统制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种风电功率的超短期预测方法、装置及系统，属于风力发电技术领域。该方法包括：获取风电场的风机所处环境当前时刻的第一气象数据；基于所述第一气象数据，确定所述风机的第一风电预测功率；确定与所述第一气象数据对应的第二气象数据，所述第二气象数据表征所述风机所处环境的历史气象数据；确定所述第二气象数据对应的第二风电预测功率和第二风电实测功率；基于所述第二风电预测功率和所述第二风电实测功率，对所述第一风电预测功率进行误差修正，确定所述当前时刻对应的目标风电预测功率。该方法通过实时气象数据，结合相似条件下的历史气象数据的风电功率，修正风力发电输出功率预测偏差，实现风电功率的超短期准确预测。期准确预测。期准确预测。

【技术实现步骤摘要】
风电功率的超短期预测方法、装置及系统


[0001]本专利技术属于风力发电
，尤其涉及一种风电功率的超短期预测方法、装置及系统。

技术介绍

[0002]随着化石能源的逐渐枯竭和环境污染的日益严重，新能源的开发、利用和推广已成为必然趋势。风能作为一种丰富的环境友好型新能源，在最近几十年中发展迅速。目前中国对风能发电的运用越来越广泛，但风能的随机性、间歇性和不确定性会对电网的安全稳定运行产生不利影响。准确的风电功率预测有利于风电系统的运行、调峰、安全分析和能源交易。
[0003]目前，风电功率预测通常以某一时段的平均气象数据为输入，预测结果为该时段的平均输出功率，随着电网调度的精细化程度的提高，需要在较短的时间内对风电输出功率进行预测，在这种超短期预测系统中，气象数据实时变化，导致采集的气象数据更新不及时，风电功率预测的预测精度差以及预测结果的时效性、可靠性低。

技术实现思路

[0004]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本专利技术提出一种风电功率的超短期预测方法、装置及系统，提升风电功率预测的预测精度以及预测结果的时效性、可靠性。
[0005]第一方面，本专利技术提供了一种风电功率的超短期预测方法，该方法包括：获取风电场的风机所处环境当前时刻的第一气象数据；基于所述第一气象数据，确定所述风机的第一风电预测功率；确定与所述第一气象数据对应的第二气象数据，所述第二气象数据表征所述风机所处环境的历史气象数据；确定所述第二气象数据对应的第二风电预测功率和第二风电实测功率；基于所述第二风电预测功率和所述第二风电实测功率，对所述第一风电预测功率进行误差修正，确定所述当前时刻对应的目标风电预测功率。
[0006]根据本专利技术的风电功率的超短期预测方法，通过实时获取风机所处环境当前时刻的气象数据，结合相似条件下的历史气象数据的风电功率，修正因气象数据实时变化导致的风力发电输出功率预测偏差，实现风电功率的超短期准确预测，有效提升风电功率预测的预测精度，预测结果的时效性、可靠性高，可以满足电力系统考核要求，有助于提高风力发电运营管理效率，优化电网调度。
[0007]根据本专利技术的一个实施例，所述确定与所述第一气象数据对应的第二气象数据，包括：将所述第一气象数据分别与气象数据库中的多个历史气象数据进行比对，得到多个气象相似度，所述气象数据库包括所述风机所处环境的多个历史气象数据；
基于所述多个气象相似度，从所述气象数据库中确定出所述第二气象数据。
[0008]根据本专利技术的一个实施例，所述基于所述第二风电预测功率和所述第二风电实测功率，对所述第一风电预测功率进行误差修正，确定所述当前时刻对应的目标风电预测功率包括：基于所述第二风电预测功率和所述第二风电实测功率，确定所述第二气象数据对应的目标功率差值；基于所述目标功率差值对所述第一风电预测功率进行误差修正，确定所述目标风电预测功率。
[0009]根据本专利技术的一个实施例，所述基于所述目标功率差值对所述第一风电预测功率进行误差修正，确定所述目标风电预测功率，包括：确定所述第一气象数据和所述第二气象数据的目标气象相似度；基于所述目标气象相似度，确定所述目标功率差值对应的目标修正权值；基于所述目标功率差值与所述目标修正权值的乘积，以及所述第一风电预测功率，确定所述目标风电预测功率。
[0010]根据本专利技术的一个实施例，所述基于所述第一气象数据，确定所述风机的第一风电预测功率，包括：将所述第一气象数据输入至风电功率预测模型，获得所述风电功率预测模型输出的所述第一风电预测功率；其中，所述风电功率预测模型基于长短期记忆网络构建，所述风电功率预测模型为基于样本气象数据和样本风电预测功率训练得到的。
[0011]第二方面，本专利技术提供了一种风电功率的超短期预测装置，该装置包括：获取模块，用于获取风电场的风机所处环境当前时刻的第一气象数据；第一处理模块，用于基于所述第一气象数据，确定所述风机的第一风电预测功率；第二处理模块，用于确定与所述第一气象数据对应的第二气象数据，所述第二气象数据表征所述风机所处环境的历史气象数据；第三处理模块，用于确定所述第二气象数据对应的第二风电预测功率和第二风电实测功率；第四处理模块，用于基于所述第二风电预测功率和所述第二风电实测功率，对所述第一风电预测功率进行误差修正，确定所述当前时刻对应的目标风电预测功率。
[0012]根据本专利技术的风电功率的超短期预测装置，通过实时获取风机所处环境当前时刻的气象数据，结合相似条件下的历史气象数据的风电功率，修正因气象数据实时变化导致的风力发电输出功率预测偏差，实现风电功率的超短期准确预测，有效提升风电功率预测的预测精度，预测结果的时效性、可靠性高，可以满足电力系统考核要求，有助于提高风力发电运营管理效率，优化电网调度。
[0013]第三方面，本专利技术提供了一种风电功率的超短期预测系统，包括：物理层，所述物理层包括风电场的风机；感知层，所述感知层包括设置于所述风机周边的测风塔和气象站，所述感知层用于采集所述风机所处环境的气象数据；数据传输层，所述数据传输层用于传输所述物理层的设备运行数据和所述感知层
采集的气象数据；数据处理层，所述数据处理层用于基于如第一方面所述的风电功率的超短期预测方法，确定所述风机的目标风电预测功率。
[0014]根据本专利技术的一个实施例，还包括：决策层，所述决策层用于基于所述目标风电预测功率，生成所述风电场的风电并网策略。
[0015]第四方面，本专利技术提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的风电功率的超短期预测方法。
[0016]第五方面，本专利技术提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的风电功率的超短期预测方法。
[0017]第六方面，本专利技术提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现如第一方面所述的风电功率的超短期预测方法。
[0018]第七方面，本专利技术提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的风电功率的超短期预测方法。
[0019]本专利技术的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。
附图说明
[0020]本专利技术的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：图1是本专利技术实施例提供的风电功率的超短期预测方法的流程示意图之一；图2是本专利技术实施例提供的长短期记忆网络；图3是本专利技术实施例提供的风电功率的超短期预测方法的流程示意图之二；图4是本专利技术实施例提供的风电功率的超短期预测方法的流程示意图之三；图5是本专利技术实施例提供的风电功率的超短期预测结果的示意图；图6是本专利技术实施例提供的风电功率的超短期预测装置的结构本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风电功率的超短期预测方法，其特征在于，包括：获取风电场的风机所处环境当前时刻的第一气象数据；基于所述第一气象数据，确定所述风机的第一风电预测功率；确定与所述第一气象数据对应的第二气象数据，所述第二气象数据表征所述风机所处环境的历史气象数据；确定所述第二气象数据对应的第二风电预测功率和第二风电实测功率；基于所述第二风电预测功率和所述第二风电实测功率，对所述第一风电预测功率进行误差修正，确定所述当前时刻对应的目标风电预测功率。2.根据权利要求1所述的风电功率的超短期预测方法，其特征在于，所述确定与所述第一气象数据对应的第二气象数据，包括：将所述第一气象数据分别与气象数据库中的多个历史气象数据进行比对，得到多个气象相似度，所述气象数据库包括所述风机所处环境的多个历史气象数据；基于所述多个气象相似度，从所述气象数据库中确定出所述第二气象数据。3.根据权利要求1所述的风电功率的超短期预测方法，其特征在于，所述基于所述第二风电预测功率和所述第二风电实测功率，对所述第一风电预测功率进行误差修正，确定所述当前时刻对应的目标风电预测功率包括：基于所述第二风电预测功率和所述第二风电实测功率，确定所述第二气象数据对应的目标功率差值；基于所述目标功率差值对所述第一风电预测功率进行误差修正，确定所述目标风电预测功率。4.根据权利要求3所述的风电功率的超短期预测方法，其特征在于，所述基于所述目标功率差值对所述第一风电预测功率进行误差修正，确定所述目标风电预测功率，包括：确定所述第一气象数据和所述第二气象数据的目标气象相似度；基于所述目标气象相似度，确定所述目标功率差值对应的目标修正权值；基于所述目标功率差值与所述目标修正权值的乘积，以及所述第一风电预测功率，确定所述目标风电预测功率。5.根据权利要求1
‑
4任一项所述的风电功率的超短期预测方法，其特征在于，所述基于所述第一气象数据，确定所述风机的第一风电预测功率，包括：将所述第一气象数据输入至风电功率预...

【专利技术属性】
技术研发人员：洪流，李永军，凌晨光，
申请(专利权)人：尚特杰电力科技有限公司，
类型：发明
国别省市：