一种基于制造技术

本发明专利技术公开一种基于

【技术实现步骤摘要】
一种基于prophet算法的风电功率预测平台


[0001]本专利技术涉及风力发电和计算机领域，尤其涉及一种基于
prophet
算法的风电功率预测平台
。

技术介绍

[0002]随着风力发电技术日臻成熟，风电单机容量和并网型风电场规模不断扩大，风电占电力系统发电总量的比例也逐年增加
。
风电场穿透功率不断加大，给电力系统带来的一系列问题日益突出，严重威肋
、
电力系统安全
、
稳定
、
经济
、
可靠运行
。
对风电功率进行及时准确的预测，可以显著增强电力系统的安全性
、
稳定性
、
经济性和可控性
。
[0003]风电功率预测技术是指对未来一段时间内风电场所能输出的功率大小进行预测，以便安排调度计划
。
这是因为风能属于随机波动的不稳定能源，大规模的风电并入系统，必将会对系统的稳定性带来新的挑战
。
电力生产调度机构需要对未来数小时的风电输出功率有所了解
。
按风电场出力预测时间尺度划分，包括
:
长期预测
、
中期预测
、
短期预测以及超短期预测
。
[0004]结合风电技术和计算机技术，风电功率预测平台可以实现风电功率预测的信息化，智能化，为维护人员提供参考的同时，还可以根据实际情况设置调整预测模型，提高预测的精准度和模型的适用性/>。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供了一种基于
prophet
算法的风电功率预测平台，包括：数据源设置模块，历史数据分析模块，风电功率预测模型设置模块和风电功率预测模块
。
[0006]如上所述的一种基于
prophet
算法的风电功率预测平台，其中数据源设置模块是设置数据来源，并根据数据源拉取数据到本平台的模块
。
[0007]如上所述的一种基于
prophet
算法的风电功率预测平台，其中历史数据分析模块是对数据源设置模块拉取的历史数据进行分析处理的模块
。
[0008]如上所述的一种基于
prophet
算法的风电功率预测平台，其中风电功率预测模型设置模块是对历史数据分析模块分析得出的训练数据集来拟合模型，并为模型设置变点，定义重大时间点
。
[0009]如上所述的一种基于
prophet
算法的风电功率预测平台，其中风电功率预测模块是用训练好的风电功率预测模型根据输入值对未来的风电功率进行预测的模块
。
[0010]本专利技术还提供一种一种基于
prophet
算法的风电功率预测方法，包括：
[0011]Step1、
搭建一个风电功率预测平台，安装
prophet
相关依赖；
[0012]Step2、
拉取风电场历史数据形成输入数据集，拟合风功率输出数据；
[0013]Step3、
分析风功率变化趋势，对模型进行进一步的修正；
[0014]Step4、
预测风电功率并绘制预测图
。
[0015]如上所述的一种基于
prophet
算法的风电功率预测方法，其中搭建平台的开发语
言根据实际情况选择，另外需要一个数据库来存储相关数据
。
[0016]如上所述的一种基于
prophet
算法的风电功率预测方法，其中拉取的风场的历史数据，作为原始数据存放在数据源设置模块，历史数据至少包括输出功率及时间
。
[0017]如上所述的一种基于
prophet
算法的风电功率预测方法，其中拟合方法通过实例化一个
Prophet
对象，用对象里的
fit
方法来实现
。
[0018]如上所述的一种基于
prophet
算法的风电功率预测方法，其中模型的具体修正方式包括：选择趋势项预测方法
、
变点的选择和定义重大时间点
。
[0019]本专利技术实现的有益效果如下：结合风电技术和计算机技术，风电功率预测平台可以实现风电功率预测的信息化，智能化，为维护人员提供参考的同时，还可以根据实际情况设置调整预测模型，提高预测的精准度和模型的适用性
。
附图说明
[0020]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图
。
[0021]图1是本专利技术实施例一提供的一种基于
prophet
算法的风电功率预测平台示意图；
[0022]图2是本专利技术实施例一提供的一种基于
prophet
算法的风电功率预测方法流程图
。
具体实施方式
[0023]下面结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚
、
完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例
。
基于本专利技术中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围
。
[0024]实施例一
[0025]如图1所示，本专利技术实施例一提供一种基于
prophet
算法的风电功率预测平台，包括：数据源设置模块，历史数据分析模块，风电功率预测模型设置模块和风电功率预测模块
。
[0026]数据源设置模块是设置数据来源，并根据数据源拉取数据到本平台的模块
。
数据源设置为风场的历史数据，拉取风场的历史数据到本平台，作为原始数据存放在数据源设置模块，历史数据至少包括输出功率及时间
。
[0027]历史数据分析模块是对数据源设置模块拉取的历史数据进行分析处理的模块
。
首先分析历史数据有无异常值，如空值或跳跃特别大的值，空值用线性插入法进行补全，跳跃特别大的值即时刻
t
的输出功率相较
t
‑1，
t
‑2和
t+1
，
t+2
时刻的输出功率差值特别大，属于异常数据，需要先删除，再根据线性插入法进行补全，替换掉异常值，异常值通过公式计算得出，其中
x
为历史输出功率，
S
为计算时间段内历史数据数据中输出功率的集合，因为历史数据量庞大，所以采用分段计算异常值，
P
为整个历史数据中输出功率的集合，
f(x)
为计算时刻
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于
prophet
算法的风电功率预测平台，包括：数据源设置模块，历史数据分析模块，风电功率预测模型设置模块和风电功率预测模块
。2.
如权利要求1所述的一种基于
prophet
算法的风电功率预测平台，其特征在于，数据源设置模块是设置数据来源，并根据数据源拉取数据到本平台的模块
。3.
权利要求1所述的一种基于
prophet
算法的风电功率预测平台，其特征在于，历史数据分析模块是对数据源设置模块拉取的历史数据进行分析处理的模块
。4.
权利要求1所述的一种基于
prophet
算法的风电功率预测平台，其特征在于，风电功率预测模型设置模块是对历史数据分析模块分析得出的训练数据集来拟合模型，并对模型进行进一步的修正
。5.
权利要求1所述的一种基于
prophet
算法的风电功率预测平台，其特征在于，风电功率预测模块是用训练好的风电功率预测模型根据输入值对未来的风电功率进行预测的模块
。6.
一种基于
prophet
算法的风电功率预测方法，包括：
Step1、
搭建一个风电功率预测平台，安装
...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩自奋，胡殿刚，张健美，吕清泉，
申请(专利权)人：国网甘肃省电力公司，
类型：发明
国别省市：