风电功率波动区间预测模型的生成方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本申请关于一种风电功率波动区间预测模型的生成方法、装置及电子设备。具体方案为：获取风电场的历史风电数据；基于历史风电数据，确定风电功率波动区间预测模型的发电功率预测函数；基于发电功率预测函数和预设置信度确定发电功率波动区间预测函数；将发电功率预测函数和发电功率波动区间预测函数确定为风电功率波动区间预测模型；将风速样本数据和风向样本数据输入至风电功率波动区间预测模型，得到发电功率预测数据和发电功率波动区间预测数据；基于发电功率实测样本数据、发电功率预测数据和发电功率波动区间预测数据确定目标指标值，基于目标指标值对风电功率波动区间预测模型进行调参。本申请可以获得风电功率均值及区间预测结果。及区间预测结果。及区间预测结果。

【技术实现步骤摘要】
风电功率波动区间预测模型的生成方法、装置及电子设备


[0001]本申请涉及新能源风力发电预测
，尤其涉及一种风电功率波动区间预测模型的生成方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]相关技术中，针对风电场输出功率的单点预测技术已较为成熟，但风能的不确定性加之预测模型的固有缺陷，使得风电功率单点预测不可避免地存在误差，且预测结果无法对风电功率的不确定性进行定量描述。从风电功率的应用层面讲，含风电的电网规划和安全稳定运行均需要对风电功率的波动范围进行准确估计，此时，单点的定值预测则无法满足应用需求，风电功率波动区间预测的意义凸显。主流的风电功率波动区间预测方法如分位点回归、核密度估计、重采样法等，多是基于既有的风电功率单点预测模型叠加针对预测结果的不确定性分析，主要是针对模型的事后评估，无法直接用于模型优化。

技术实现思路

[0003]为此，本申请提供一种风电功率波动区间预测模型的生成方法、装置及电子设备。本申请的技术方案如下：
[0004]根据本申请实施例的第一方面，提供一种风电功率波动区间预测模型的生成方法，所述方法包括：
[0005]获取风电场的历史风电数据；其中，所述历史风电数据包括风速样本数据、风向样本数据和发电功率实测样本数据；
[0006]基于所述历史风电数据，根据贝叶斯法则确定所述风电功率波动区间预测模型的发电功率预测函数；
[0007]基于所述发电功率预测函数和预设置信度，确定发电功率波动区间预测函数；
[0008]将所述发电功率预测函数和所述发电功率波动区间预测函数确定为风电功率波动区间预测模型；
[0009]将所述风速样本数据和所述风向样本数据输入至所述风电功率波动区间预测模型，得到所述风电功率波动区间预测模型输出的发电功率预测数据和发电功率波动区间预测数据；
[0010]基于所述发电功率实测样本数据、所述发电功率预测数据和发电功率波动区间预测数据确定目标指标值，基于所述目标指标值对所述风电功率波动区间预测模型进行调参。
[0011]根据本申请的一个实施例，所述基于所述历史风电数据，根据贝叶斯法则确定所述风电功率波动区间预测模型的发电功率预测函数，包括：
[0012]基于所述历史风电数据，确定第一函数；其中，所述第一函数用于表征所述风电场的历史风电数据的概率分布；
[0013]分别确定协方差核函数和均值函数；
[0014]基于所述协方差核函数和所述均值函数，确定高斯过程函数；
[0015]根据所述第一函数和所述高斯过程函数，基于贝叶斯法则确定所述风电功率波动区间预测模型的发电功率预测函数。
[0016]根据本申请的一个实施例，所述协方差核函数通过以下方法确定：
[0017]分别确定第一核函数、第二核函数和第三核函数；其中，第一核函数用于表征风电功率的整体波动特性，第二核函数用于表征风电功率随风速变量的变化，第三核函数用于表征风电功率随风向变量的变化；
[0018]将所述第二核函数与第三核函数相加，得到中间函数；
[0019]将所述中间函数与所述第一核函数相乘，得到所述协方差核函数。
[0020]根据本申请的一个实施例，所述第二核函数为线性核函数与布朗Brownian核函数相加得到的；所述第一核函数和所述第三核函数均为马特恩Mat
é
rn核函数。
[0021]根据本申请的一个实施例，所述基于所述发电功率实测样本数据、所述发电功率预测数据和发电功率波动区间预测数据确定目标指标值，基于所述目标指标值对所述风电功率波动区间预测模型进行调参，包括：
[0022]基于所述发电功率实测样本数据和所述发电功率预测数据，确定所述发电功率预测数据的均方根误差，所述均方根误差通过以下公式计算的到：
[0023][0024]其中，RMSE为所述发电功率预测数据的均方根误差，P
Mi
为第i个时刻的实际功率，P
Pi
为第i个时刻的预测功率，C
i
为第i个时刻的风电场开机容量，N为时刻的个数；
[0025]将所述均方根误差与第一预设阈值进行比对，得到第一比对结果；
[0026]响应于所述第一比对结果为所述均方根误差大于所述第一预设阈值，对所述风电功率波动区间预测模型进行调参。
[0027]根据本申请的一个实施例，所述基于所述发电功率实测样本数据、所述发电功率预测数据和发电功率波动区间预测数据确定目标指标值，基于所述目标指标值对所述风电功率波动区间预测模型进行调参，还包括：
[0028]基于所述发电功率波动区间值和所述预设置信度，确定覆盖率指标，所述覆盖率指标值通过以下公式计算：
[0029][0030][0031]其中，为0
‑
1变量，1
‑
α为置信度，I
iα
为第i个时刻的预测功率波动区间I
iα
＝[L
iα
,U
iα
]，L
iα
为第i个时刻预测功率波动区间的下限值，U
iα
为第i个时刻预测功率波动区间的上限值，R
c
为波动区间预测的覆盖率指标，N为时刻的个数；
[0032]基于所述发电功率波动区间值和所述预设置信度，确定所述发电功率波动区间值的平均相对宽度指标值，所述平均相对宽度指标值通过以下公式计算：
[0033][0034]其中，W
meanα
为波动区间预测的平均相对宽度指标，1
‑
α为置信度，W
iα
为时刻i的波动区间预测宽度，W
iα
＝U
tα
‑
L
tα
，C
i
为i时刻的风电场开机容量，N为时刻的个数；
[0035]响应于所述平均相对宽度指标值未满足第一预设要求，和/或所述覆盖率指标值未满足第二预设要求，对所述风电功率波动区间预测模型进行调参。
[0036]根据本申请的一个实施例，所述基于所述发电功率预测函数和预设置信度，确定发电功率波动区间预测函数，包括：
[0037]基于所述风速样本数据、风向样本数据、协方差核函数和均值函数，确定所述发电功率预测数据的标准偏差函数；
[0038]基于所述标准偏差函数、所述均值函数和所述发电功率预测数据，分别确定所述发电功率波动区间的下限和上限，以得到所述发电功率波动区间预测函数；其中，所述发电功率波动区间预测函数通过以下公式计算得到：
[0039]L
iα
＝P
Pi
‑
zσ
i
[0040]U
iα
＝P
Pi
+zσ
i
[0041]I
iα
＝[L
iα
，U
iα
]其中，1
‑
α为置信度，系数z本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风电功率波动区间预测模型的生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取风电场的历史风电数据；其中，所述历史风电数据包括风速样本数据、风向样本数据和发电功率实测样本数据；基于所述历史风电数据，根据贝叶斯法则确定所述风电功率波动区间预测模型的发电功率预测函数；基于所述发电功率预测函数和预设置信度，确定发电功率波动区间预测函数；将所述发电功率预测函数和所述发电功率波动区间预测函数确定为风电功率波动区间预测模型；将所述风速样本数据和所述风向样本数据输入至所述风电功率波动区间预测模型，得到所述风电功率波动区间预测模型输出的发电功率预测数据和发电功率波动区间预测数据；基于所述发电功率实测样本数据、所述发电功率预测数据和发电功率波动区间预测数据确定目标指标值，基于所述目标指标值对所述风电功率波动区间预测模型进行调参。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述历史风电数据，根据贝叶斯法则确定所述风电功率波动区间预测模型的发电功率预测函数，包括：基于所述历史风电数据，确定第一函数；其中，所述第一函数用于表征所述风电场的历史风电数据的概率分布；分别确定协方差核函数和均值函数；基于所述协方差核函数和所述均值函数，确定高斯过程函数；根据所述第一函数和所述高斯过程函数，基于贝叶斯法则确定所述风电功率波动区间预测模型的发电功率预测函数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述协方差核函数通过以下方法确定：分别确定第一核函数、第二核函数和第三核函数；其中，第一核函数用于表征风电功率的整体波动特性，第二核函数用于表征风电功率随风速变量的变化，第三核函数用于表征风电功率随风向变量的变化；将所述第二核函数与第三核函数相加，得到中间函数；将所述中间函数与所述第一核函数相乘，得到所述协方差核函数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二核函数为线性核函数与布朗Brownian核函数相加得到的；所述第一核函数和所述第三核函数均为马特恩Mat
é
rn核函数。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述发电功率实测样本数据、所述发电功率预测数据和发电功率波动区间预测数据确定目标指标值，基于所述目标指标值对所述风电功率波动区间预测模型进行调参，包括：基于所述发电功率实测样本数据和所述发电功率预测数据，确定所述发电功率预测数据的均方根误差，所述均方根误差通过以下公式计算的到：其中，RMSE为所述发电功率预测数据的均方根误差，P
Mi
为第i个时刻的实际功率，P
Pi
为
第i个时刻的预测功率，C
i
为第i个时刻的风电场开机容量，N为时刻的个数；将所述均方根误差与第一预设阈值进行比对，得到第一比对结果；响应于所述第一比对结果为所述均方根误差大于所述第一预设阈值，对所述风电功率波动区间预测模型进行调参。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述发电功率实测样本数据、所述发电功率预测数据和发电功率波动区间预测数据确定目标指标值，基于所述目标指标值对所述风电功率波动区间预测模型进行调参，还包括：基于所述发电功率波动区间值和所述预设置信度，确定覆盖率指标，所述覆盖率指标值通过以下公式计算：值通过以下公式计算：其中，β
iα
为0
‑
1变量，1
‑
α为置信度，I
iα
为第i个时刻的预测功率波动区间I
iα
＝[L
iα
,U
iα
]，L
iα
为第i个时刻预测功率波动区间的下限值，U
iα...

【专利技术属性】
技术研发人员：王一妹，任鑫，郭辰，王华，祝金涛，周利，赵鹏程，王恩民，童彤，朱俊杰，
申请(专利权)人：华能澜沧江水电股份有限公司，
类型：发明
国别省市：