【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及功率波动预警领域，尤其涉及一种波动预警方法及系统。
技术介绍
1、在新能源研究领域，光伏发电具有明显的随机性和波动性，因此大规模光伏并网后，其功率剧烈波动可能造成电网频率波动和潮流控制困难等一系列问题，威胁电力系统安全稳定运行。
2、为了实现光伏波动场景预警，首先需要对光伏功率进行预测。目前光伏功率预测按照预测的方法可以分为物理法、统计法、机器学习法和混合法。其中机器学习法模型简便且准确性相对较高，是目前光伏预测的主流预测方法，常见的模型包括回归树、支持向量机、人工神经网络等；但是，传统模型预测难以改善输入的冗余性，预测效果的滞后性等一系列问题，因此预测效果仍然不够精准。
技术实现思路
1、基于上述问题，本专利技术提出了一种波动预警方法及系统，解决现有技术功率波动预测准确性不高的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术实施例提供了一种波动预警方法，包括：
3、获取训练集数据和测试集数据，并根据所述训练集数据与历史气象数据的相关性分析结果和预设...
【技术保护点】
1.一种波动预警方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种波动预警方法，其特征在于，所述获取训练集数据和测试集数据，并根据所述训练集数据与历史气象数据的相关性分析结果和预设指标进行计算，分别得到训练集相似时刻日数据和测试集相似时刻日数据，具体为：
3.如权利要求1所述的一种波动预警方法，其特征在于，所述根据所述第二记忆网络模型，通过输入所述测试集相似时刻日数据对所述第二记忆网络模型进行功率预测，得到功率预测曲线；其中，所述第二记忆网络模型通过所述训练集相似时刻日数据对预设第一记忆网络模型进行训练得到，具体为：
4.如权利要...
【技术特征摘要】
1.一种波动预警方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种波动预警方法，其特征在于，所述获取训练集数据和测试集数据，并根据所述训练集数据与历史气象数据的相关性分析结果和预设指标进行计算，分别得到训练集相似时刻日数据和测试集相似时刻日数据，具体为：
3.如权利要求1所述的一种波动预警方法，其特征在于，所述根据所述第二记忆网络模型，通过输入所述测试集相似时刻日数据对所述第二记忆网络模型进行功率预测，得到功率预测曲线；其中，所述第二记忆网络模型通过所述训练集相似时刻日数据对预设第一记忆网络模型进行训练得到，具体为：
4.如权利要求1所述的一种波动预警方法，其特征在于，所述根据预设特征参数约束条件，对所述功率预测曲线依次进行波动特征提取、波动特征拆分和波动类型判断，并根据波动类型输出信号得到波动预警结果，具体为：
5.如权利要求4所述的一种波动预警方法，其特征在于，所述根据波峰个数判断波动种类，得到波动特征提取结果，具体为：
6.如权利要求5所述的一种波动预警方法，其特征在于，所述根据波动中最大值与最小值之差和波动持续时间，对所述波动特征提取结果进行波动类型拆分，得到波动类型输出信号，具体为：
7.如权利要求6所述的一种波动预警方法，其特征在于，所述根据所述波动类型输出信号，得到波动预警结果，具体为：
8.一种波动预警系统，其特征在于，包括：
9.如...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄杨珏，贾梦麒，沈开程，朱远哲，邰彬，汪进锋，吕鸿，陈鹏，黄思艺，戴小然，张晓珂，刘石生，李新，程志秋，卢坚章，钟官添，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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