【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种采用分层时间聚合策略的新能源小时间尺度功率预测方法。
技术介绍
1、随着风光等新能源装机容量的不断增长，电网中新能源发电接入比率不断提高。而目前我国新能源场站功率预测精度较低，时间尺度小、预测频率高的新能源高精度预测有待开展。在此背景下，为保证电网的安全稳定运行，减少调峰机组等备用资源的投资，提高风光等新能源的消纳水平，提高经济效益和社会效益，亟需提高新能源功率预测精度。
2、现有的新能源功率预测分为超短期、短期和中长期预测。其中，新能源超短期功率预测能够提供新能源出力的详细变化信息，反映功率瞬变的波动细节，对电网运行非常重要。国内大部分做的超短期功率预测的时段为预测未来0到4小时，时间分辨率为15分钟。
3、然而，风电和光伏等新能源是典型的间歇性能源，其发电能力受外部环境影响较大，波动性较强。对调度部门做好风光等可再生能源的管理工作而言，特别是电力现货市场改革的需求下，15分钟时间尺度的功率预测无法完全满足实际生成需求。因此，亟待实现小时间尺度、特别是5分钟级别的新能源高精度功率预测。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供了一种采用分层时间聚合策略的新能源小时间尺度功率预测方法，以压缩新能源超短期功率预测的时间间隔，提高新能源超短期功率预测的频率，提高新能源功率预测精度。
2、本专利技术提供了一种采用分层时间聚合策略的新能源小时间尺度功率预测方法，该方法包括：
3、获取预测时间段内各离散时刻所对
4、将所述数值天气预报输入至预先训练得到的第一功率预测模型中，得到各离散时刻所对应的待使用预测功率；
5、将所述待使用预测功率输入至第二功率预测模型中，得到新能源场站在所述预测时间段内各预测时刻所对应的新能源场站功率；其中，所述预测时刻的时间间隔为第二预设时长，所述第二预设时长小于所述第一预设时长。
6、可选的，本专利技术所述的方法还包括：
7、依据第一预设时长依次获取所述新能源场站的历史数值天气预报，以及依据第二预设时长依次获取所述新能源场站的历史功率；
8、根据所述历史数值天气预报所对应的第一历史时刻对所述历史功率进行数据对齐；
9、依据预先设置的预测时长对对齐后的历史功率和历史数值天气预报进行数据划分，得到多个样本数据，其中，所述样本数据中包括预测时长内的时间对齐的历史数值天气预报以及历史功率；
10、基于所述多个样本数据训练得到所述第一功率预测模型以及所述第二功率预测模型。
11、可选的，训练得到所述第一功率预测模型，包括：
12、对于各样本数据，获取当前样本数据中与所述第一历史时刻相对应的历史数值天气预报和历史功率，得到与所述样本数据相对应的第一训练样本；
13、基于所述第一训练样本分别对多个模型结构不同的第一待训练预测模型进行训练；
14、将各第一待训练预测模型中的损失函数收敛作为训练目标，得到第一待使用预测模型；
15、基于与所述第一训练样本相对应的第一测试样本分别对所述第一待使用预测模型进行测试，得到各第一待使用预测模型所对应的准确率；
16、基于各第一待使用预测模型的准确率，确定所述第一功率预测模型。
17、可选的，训练得到所述第二功率预测模型，包括：
18、对于各样本数据，获取当前样本数据中与所述第一历史时刻相对应的历史功率，并依据所述历史功率以及所述当前样本数据中的所有历史功率，确定第二训练样本；
19、依据所述第二训练样本分别对多个模型结构不同的第二待训练预测模型进行训练，得到多个第二待使用预测模型；
20、基于与所述第二训练样本相对应的测试样本分别对所述第二待训练预测模型进行测试，得到各第二待使用预测模型所对应的准确率；
21、基于各第二待使用预测模型的准确率，确定所述第二功率预测模型。
22、可选的，所述基于与所述第二训练样本相对应的测试样本分别对所述第二待训练预测模型进行测试，得到各第二待使用预测模型所对应的准确率，包括：
23、对于各第二待训练预测模型，将各所述测试样本中各第一历史时刻所对应的历史功率输入至当前第二待训练预测模型中，得到各第二历史时刻所对应的历史预测功率；其中，所述第二历史时刻是基于第二预设时长确定的；
24、基于各测试样本中各第二历史时刻所对应的真实历史功率、相应的历史预测功率以及准确率验证函数，确定所述当前第二待训练预测模型的准确率。
25、可选的，所述准确率验证函数为：
26、
27、其中，r1表示模型准确率，n为测试样本数量；ck表示k时段的开机总容量，pm,k为第二历史时刻的真实历史功率，pp,k第二历史时刻的历史预测功率。
28、可选的，所述第一预设时长为15min，所述第二预设时长为5min，所述预测时间段的时间长度为四个小时。
29、本专利技术实施例提供的技术方案，通过获取预测时间段内各离散时刻所对应的数值天气预报，其中，离散时刻的间隔时长为第一预设时长；将数值天气预报输入至预先训练得到的第一功率预测模型中，得到各离散时刻所对应的待使用预测功率；将待使用预测功率输入至第二功率预测模型中，得到新能源场站在预测时间段内各预测时刻所对应的新能源场站功率；其中，预测时刻的时间间隔为第二预设时长，第二预设时长小于第一预设时长。本专利技术实施例，压缩了新能源超短期功率预测的时间间隔，提高了新能源超短期功率预测的频率，提高了新能源功率预测精度。
30、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
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1.一种采用分层时间聚合策略的新能源小时间尺度功率预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，训练得到所述第一功率预测模型，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，训练得到所述第二功率预测模型，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于与所述第二训练样本相对应的测试样本分别对所述第二待训练预测模型进行测试，得到各第二待使用预测模型所对应的准确率，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述准确率验证函数为：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一预设时长为15min，所述第二预设时长为5min，所述预测时间段的时间长度为四个小时。
【技术特征摘要】
1.一种采用分层时间聚合策略的新能源小时间尺度功率预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，训练得到所述第一功率预测模型，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，训练得到所述第二功率预测模型，包括：
5.根据权利要求4所述的方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：包涛，马溪原，习伟，李鹏，程凯，潘世贤，胡旭东，陈炎森，李卓环，周长城，
申请(专利权)人：南方电网数字电网研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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