一种考虑气象波动自适应匹配的风电功率预测方法及系统技术方案

本公开属于风电功率预测技术领域，具体涉及一种考虑气象波动自适应匹配的风电功率预测方法及系统，包括：获取风电场的天气预报数据；聚类分析所获取的天气预报数据，自适应辨识气象变化，得到不同类型的天气数据；根据所得到的不同类型的天气数据和不同气象类型下预设的风电功率预测模型，完成考虑气象波动自适应匹配的风电功率预测；其中，不同气象类型下预设的风电功率预测模型采用由人工神经网络预测子模型、随机森林预测子模型和循环神经网络预测子模型构成的组合预测模型，优化调节每个子模型的权重，完成不同气象类型下的风电功率预测。功率预测。功率预测。

【技术实现步骤摘要】
一种考虑气象波动自适应匹配的风电功率预测方法及系统


[0001]本公开属于风电功率预测
，具体涉及一种考虑气象波动自适应匹配的风电功率预测方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
[0003]随着全球对能源的需求急剧增加，新能源逐渐替代传统的化石能源成为社会未来能源的基础；其中，风能具有蕴量巨大、分布广泛、利用技术成熟等优点，是国际公认的最具有大规模开发和商业化潜力的可再生能源之一。合理地开发利用风能具有十分重要的意义。但风能具有的强波动性、随机性和间歇特性等特点，导致风电接入电网时会产生很大的不确定性，会给电力系统安全运行带来严重危害。精准的风电功率预测十分重要，风电功率预测技术不仅能够有效提高电力系统对风电的消纳能力，而且具有重要的理论价值与实际意义。
[0004]风电场风电功率预测的输入主要为数值天气预报(NWP)数据，包括风速、风向、气压、温度等气象因素。大部分的风功率预测方法使用时间序列法，人工神经网络，深度学习方法等进行建模预测，且预测模型的输本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种考虑气象波动自适应匹配的风电功率预测方法，其特征在于，包括：获取风电场的天气预报数据；聚类分析所获取的天气预报数据，自适应辨识气象变化，得到不同类型的天气数据；根据所得到的不同类型的天气数据和不同气象类型下预设的风电功率预测模型，完成考虑气象波动自适应匹配的风电功率预测；其中，不同气象类型下预设的风电功率预测模型采用由人工神经网络预测子模型、随机森林预测子模型和循环神经网络预测子模型构成的组合预测模型，优化调节每个子模型的权重，完成不同气象类型下的风电功率预测。2.如权利要求1中所述的一种考虑气象波动自适应匹配的风电功率预测方法，其特征在于，使用模糊C均值聚类算法进行分析，聚类得到不同的天气类型；具体的，通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度，通过所得到的隶属度完成对样本数据的分类，得到不同的天气类型。3.如权利要求2中所述的一种考虑气象波动自适应匹配的风电功率预测方法，其特征在于，所述目标函数J
m
为其中，N表示样本数；C表示聚类中心数；μ
ij
表示隶属度矩阵，即样本x
i
对聚类中心C
j
的隶属度；m表示超参数；x
i
表示第i个样本；C
j
表示第j个聚类中心；||*||表示数据相似性度量。4.如权利要求3中所述的一种考虑气象波动自适应匹配的风电功率预测方法，其特征在于，所述隶属度矩阵表示每个样本点属于每个类的程度；计算使得所述目标函数最小的聚类中心，完成对样本数据的分类，得到不同的天气类型；其中，隶属度矩阵μ
ij
为第j个聚类中心C
j
为5.如权利要求1中所述的一种考虑气象波动自适应匹配的风电功率预测方法，其特征在于，在组合预...

【专利技术属性】
技术研发人员：殷红旭，宋亮，付迪雅，李振凯，毛晨旭，褚宁，邢志同，刘杰，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司德州供电公司，
类型：发明
国别省市：