一种风电场短期功率预测方法技术

本发明专利技术公开了一种风电场短期功率预测方法，所述预测方法包括以下步骤：采集端采集风电场的多项参数，将多项参数进行归一化处理，分别建立设备系数以及环境系数；将设备系数以及环境系数分别与预设阈值一、阈值二进行对比，并根据对比结果作出调整。本发明专利技术通过采集风电场的多项参数，将多项参数进行归一化处理，分别建立设备系数以及环境系数，将设备系数以及环境系数分别与预设阈值一、阈值二进行对比后，再通过设备系数以及环境系数建立预测模型，不仅能够有效预测风电场短期功率，而且还能根据设备系数以及环境系数分别与预设阈值一、阈值二的对比结果作出相应调整，保证风电场的稳定运行。电场的稳定运行。电场的稳定运行。

【技术实现步骤摘要】
一种风电场短期功率预测方法


[0001]本专利技术涉及功率预测领域，具体涉及一种风电场短期功率预测方法。

技术介绍

[0002]随着清洁能源概念的普及，风力发电因其资源丰富、技术成熟、利用效率高等优势逐渐成为主要的发电方式之一，但由于风的间歇性、不确定性以及大规模风电并网危害电力系统安全稳定性问题的日益突出，因此精准的风电短期功率预测技术起到极其重要的作用。功率预测能够让电网工作人员安排更加合理的调度计划，准确地做出启停机判断，使更多风电得到消纳。
[0003]现有技术存在以下不足：现有的风电场短期功率预测采用的是人工智能算法，根据输入的风电场实际风速和实际发电功率数据，采用人工智能算法后，计算出风电场的实际风速和实际发电功率的映射关系，再输入数值天气预报中的风电场预报风速，计算出风电场的短期功率预测数值，然而，通过天气预报预报的风速进行预测判断，采集参数过于单一，从而导致预测误差大。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种风电场短期功率预测方法，以解决
技术介绍
中不足。
[0005]为了实现上述目的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风电场短期功率预测方法，其特征在于：所述预测方法包括以下步骤：S1：采集端采集风电场的多项参数，将多项参数进行归一化处理，分别建立设备系数以及环境系数；S2：将设备系数以及环境系数分别与预设阈值一、阈值二进行对比，并根据对比结果作出调整；S3：通过设备系数以及环境系数建立预测模型；S4：基于预测模型预测风电场短期功率。2.根据权利要求1所述的一种风电场短期功率预测方法，其特征在于：步骤S1中，设备系数建立包括以下步骤：S1.1：采集端采集设备风电转换率、功率损耗、设备维护率以及翼型粗糙度；S1.2：风电转换率、功率损耗、设备维护率以及翼型粗糙度分别标定为Fdzh、Glsh、Sbwh以及Yxcd；S1.3：将风电转换率、功率损耗、设备维护率以及翼型粗糙度作归一化处理，建立设备系数Sbxs，表达式为：式中，e1、e2、e3、e4分别为风电转换率、功率损耗、设备维护率以及翼型粗糙度的比例系数，e1、e2、e3、e4均大于0，且e1>e2>e3>e4。3.根据权利要求2所述的一种风电场短期功率预测方法，其特征在于：所述风电转换率通过系统内部预设的公式进行计算，功率损耗＝(1.732(根号3)*电机线电压*电机电流*功率因数)*用电小时数/1000，设备维护率＝设备维护次数/设备运行时长，翼型粗糙度通过设置在叶片对面的工业相机进行监测。4.根据权利要求3所述的一种风电场短期功率预测方法，其特征在于：步骤S1中，环境系数建立包括以下步骤：S1.4：采集端采集需要预测功率日期内的风速、空气密度、不利因素发生率；S1.5：风速、空气密度、不利因素发生率分别标定为Fsi、Kqmd、Blys；S1.6：将风速、空气密度、不利因素发生率作归一化处理，建立环境系数Hjxs，表达式为：式中，y1、y2、y3分别为风速、空气密度、不利因素发生率的比例系数，y1、y2、y3均大于0，且y1>y2>y3。5.根据权利要求4所述的一种风电场短期功率预测方法，其特征在于：步骤S2中，设备系数与阈值一对比包括以下步骤：
S2.1：设定阈值一，...

【专利技术属性】
技术研发人员：张嘉英，翟炜亮，
申请(专利权)人：内蒙古工业大学，
类型：发明
国别省市：