一种基于多特征相似性匹配法的风电集群功率预测模型制造技术

本发明专利技术公开了一种基于多特征相似性匹配法的风电集群功率预测模型，属于电力系统调度领域。具体方法包括：将风电集群历史数值天气预报数据和历史功率数据分为训练数据和测试数据，对训练部分的历史数值天气预报数据进行主成分分析处理；模型设置距离百分比、距离衰减系数、时间衰减系数、功率调整系数四个参数，采用可变度量网格搜索法优化预测模型的四个参数，计算预测点的输入数据矩阵与历史点的特征距离，并与阈值进行比较，得到与预测数据集匹配度最高的数据集；采用控制变量法分析四个参数对预测误差的影响，调整四个参数的初始优化值，得到四个参数的最优组合；根据参数的最优组合，通过多特征相似性匹配法利用历史数据得到预测功率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于电力系统调度领域，尤其涉及一种基于多特征相似性匹配法的风电集群功率预测模型。

技术介绍

1、近年来，为发展清洁能源，全球风电装机容量不断增加，2022年底，已达906gw,全球风能理事会报告预计未来五年将新增并网容量680gw。风能输出的特点被认为是随机性、波动性。因此，当风电大规模并入电网时，会对电网的安全稳定运行产生负面影响。风电功率预测可以提高定点平衡电力系统中风功率输出的可预测性，对电力系统的运行调度及稳定控制十分重要，是保证风电消纳和电力系统安全的主要技术手段之一，对电网而言，区域风电功率预测比单一风电功率预测更为重要。安排发电调度和确定电力系统的旋转储备能力对于电力调度至关重要。因此，电网调度更关注整个风电场群的输出。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于针对上述现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种基于多特征相似性匹配法的风电集群功率预测模型，以解决风电集群功率预测的问题，使其有助于提升风电集群并网运行的安全稳定性。

2、本专利技术为解决上述技术问题采用以下技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多特征相似性匹配法的风电集群功率预测模型，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于多特征相似性匹配法的风电集群功率预测模型，其特征在于，步骤S1中数据处理包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于多特征相似性匹配法的风电集群功率预测模型，其特征在于，步骤S2具体包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于多特征相似性匹配法的风电集群功率预测模型，其特征在于，步骤S3具体包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于多特征相似性匹配法的风电集群功率预测模型，其特征在于，步骤S4具体包括：

【技术特征摘要】

1.一种基于多特征相似性匹配法的风电集群功率预测模型，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于多特征相似性匹配法的风电集群功率预测模型，其特征在于，步骤s1中数据处理包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于多特征相似性匹配法的风电集群功...

【专利技术属性】
技术研发人员：陶思钰，杨继圣，江福庆，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：