一种基于MTL和TCN的区域风电功率预测系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及风力发电技术领域，公开了一种基于MTL和TCN的区域风电功率预测系统及方法，包括多个单场站气象数据管理模块、多个单场站预测分析模块、多任务联合场站预测分析模块以及误差分析模块；其中单场站气象数据管理模块管理单个场站的气象数据，并通过选择日期实现可视化数据展示；所述单场站预测分析模块通过选取特征并对特定场站的风电功率进行预测；所述多任务联合场站预测分析模块使用所提模型对多个高度相关的场站进行联合预测分析。本发明专利技术增加的数据的利用效率，减少场站侧的资源投入，另外采用时间卷积神经网络作为预测算法，大大降低了模型的训练时间，增强了预测结果的时效性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及风力发电，具体为一种基于mtl和tcn的区域风电功率预测系统及方法。

技术介绍

1、在电力市场稳步推进下，一方面由于风力发电具有高度的不确定性，风电并网将给电力系统带来巨大冲击，为保证电力系统的安全稳定运行，风电功率的准确预测将成为降低电网调度难度，增加新能源并网的关键性技术；另一方面，对于发电侧，高精度的风电功率预测有利于发电侧更好地参与电力市场的竞争，具体地，对于各个场站的准确预测需要大量人力以及物力，高精度的预测模型往往需要服务器的支持，这不仅会给发电侧带来额外的支出，且不利于对各个场站进行综合管理。

2、目前风电功率预测的研究对象主要为单个场站，而高精度的预测算法往往需要专业的人才以及复杂的设备进行操作，在每个场站进行预测算法布置需要花费大量资源，且场站与场站之间数据信息不能互联互通，降低的数据的使用效率。

3、针对上述问题，所以需要一种基于mtl和tcn的区域风电功率预测系统及方法。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种基于mtl和tcn的区域风电功率本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于MTL和TCN的区域风电功率预测系统，其特征在于：包括多个单场站气象数据管理模块、多个单场站预测分析模块、多任务联合场站预测分析模块以及误差分析模块；

2.根据权利要求1所述的一种基于MTL和TCN的区域风电功率预测系统，其特征在于：多任务联合场站预测分析模块包括空间相关性分析，用于衡量所选场站之间的相关性；时间自相关性分析，用于衡量所选场站的时间滞后自相关性。

3.一种基于MTL和TCN的区域风电功率预测方法，其特征在于：具体按以下步骤执行：

4.根据权利要求3所述的一种基于MTL和TCN的区域风电功率预测方法，其特征在于，在步骤S3.3...

【技术特征摘要】

1.一种基于mtl和tcn的区域风电功率预测系统，其特征在于：包括多个单场站气象数据管理模块、多个单场站预测分析模块、多任务联合场站预测分析模块以及误差分析模块；

2.根据权利要求1所述的一种基于mtl和tcn的区域风电功率预测系统，其特征在于：多任务联合场站预测分析模块包括空间相关性分析，用于衡量所选场站之间的相关性；时间自相关性分析，用于衡量所选场站的时间滞后自相关性。

3.一种基于mtl和tcn的区域风电功率预测方法，其特征在于：具体按以下步骤执行：

4.根据权利要求3所述的一种基于mtl和tcn的区域风电功率预测方法，其特征在于，在步骤s3.3中，选取其中一个场站的风电功率序列与另一个场站的风电功率序列按照公式(1)-式(3)计算出最大互信息值作为相关性的度量，将区域公司内的场站两两计算相关性后，当n个场站之间两两的相关性高于所设定阈值，则将所述场站选入模型的构建；

5.根据权利要求4所述的一种基于mtl和tcn的区域风电功率预测方法，其特征在于，在步骤s3,2中，具体地，当所计算的最大互信息值大于0.8时，则判定为所计算的场站的风电功率序列之间高度相关，则将所述场站选入模型的构建，即选入的统一建模的场站的风电功率序列之间两两高度相关。

6.根据权利要求3所述的一种基于mtl和tcn的区域风电功率预测系统及方法，其特征在于，在步骤s3.4中，当所计算的最大互信息值的阈值大于0.8时，则认为高度相关则将所述场站选入模型的构建。

7.根据权利要求3所述的一种基于mtl和tcn的区域风电功率预测方...

【专利技术属性】
技术研发人员：武雪洁，沈忠明，胡坤，刘峻，王涛，雷镇源，任晓朦，梁中兴，陈伟，
申请(专利权)人：中电建新能源集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：