【技术实现步骤摘要】
本申请涉及风电，尤其涉及一种基于双误差的储能辅助黑启动的风速预测方法和系统。
技术介绍
1、随着电网规模增大,大停电事故后果越来越严重；受自然资源约束,风光充裕地区的传统黑启动电源不足。将风光储系统作为黑启动电源，可以提高区域电网的黑启动能力。风光储发电系统作为黑启动电源时，考虑储能装置的充/放电功率约束和电量约束，在黑启动过程中，风电场和光伏电站出力不足或波动剧烈时，可能会出现储能过充过放的情况，导致储能无法继续利用，使黑启动失败。因此为了更好地在停电事故后利用风光储发电系统进行黑启动，需要对根据历史风速数据，对风电场的风速进行评估。然而传统的风速预测存在预测精度差的问题。
技术实现思路
1、本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
2、为此，本申请的第一个目的在于提出一种基于双误差的储能辅助黑启动的风速预测方法，以提高风速的预测精度。
3、本申请的第二个目的在于提出一种基于双误差的储能辅助黑启动的风速预测系统。
4、本申请的第三个目的...
【技术保护点】
1.一种基于双误差的储能辅助黑启动的风速预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于双误差的储能辅助黑启动的风速预测方法，其特征在于，任一分解层数下，每个模态分量由所述风速序列的所有采样点的风速测量值分解得到的风速分量组成，风速分量数量等于所述风速序列的采样点数量；
3.根据权利要求2所述的基于双误差的储能辅助黑启动的风速预测方法，其特征在于，针对任一分解层数，基于所有模态分量利用第一循环神经网络模型获得对应的风速分量预测值集，以获得该分解层数对应的比例误差和差值误差，包括：
4.根据权利要求1所述的基于双误差的储能辅...
【技术特征摘要】
1.一种基于双误差的储能辅助黑启动的风速预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于双误差的储能辅助黑启动的风速预测方法，其特征在于，任一分解层数下，每个模态分量由所述风速序列的所有采样点的风速测量值分解得到的风速分量组成，风速分量数量等于所述风速序列的采样点数量；
3.根据权利要求2所述的基于双误差的储能辅助黑启动的风速预测方法，其特征在于，针对任一分解层数，基于所有模态分量利用第一循环神经网络模型获得对应的风速分量预测值集，以获得该分解层数对应的比例误差和差值误差，包括：
4.根据权利要求1所述的基于双误差的储能辅助黑启动的风速预测方法，其特征在于，若所述判据指标大于阈值，则将所述第二目标分解层数作为最终分解层数，否则将所述第一目标分解层数作为最终分解层数。
5.根据权利要求1所述的基于双误差的储能辅助黑启动的风速预测方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：李志鹏，赵俊博，王小辉，燕云飞，郭昊，郝博瑜，
申请(专利权)人：西安热工研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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