一种极端天气的风电功率爬坡预测系统技术方案

本发明专利技术公开了一种极端天气的风电功率爬坡预测系统，涉及风电功率爬坡预测技术领域，解决了现有技术在极端天气，如天气低温和覆冰的情况下，对风电功率爬坡的预测精度不高的技术问题；本发明专利技术通过实时采集目标区域的环境数据和风电数据；基于历史环境数据训练人工智能模型，得到风电功率预测模型；以及，基于风电功率预测模型对环境数据进行预测，得到预测结果；基于风电数据构建修正模型，基于修正模型对预测结果中的风电输出功率进行修正，得到目标风电输出功率，并通过判断目标风电输出功率与初始时刻的风电输出功率的差值是否大于预设风电功率爬坡阈值进行预警提示，保证了风电输出功率的稳定性，解决了上述技术问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于风电功率爬坡预测领域，具体是一种极端天气的风电功率爬坡预测系统。

技术介绍

1、风电功率爬坡是指风力发电过程中，在较短的时间尺度内，风电输出功率出现的快速上升或下降的现象；当风电功率迅速增加(爬升)时，如果电网不能及时调整其他电源的输出，可能会导致过载；相反，当风电功率迅速下降(下滑)时，如果没有足够的备用容量来补充缺失的电力，可能会引起电网频率的下降，严重时甚至会导致停电。

2、现有技术(公开号为cn117578404a的专利技术申请)公开了一种风电短期功率爬坡预测方法，涉及风电功率预测领域。所述方法包括以下步骤：获取并预处理预测数据，所述预测数据包括风电历史实际功率、数值天气预报数据、测风塔及风机的理论功率数据和风机的开机容量数据；将预处理后的预测数据输入cnn-lstm-am功率预测模型中进行训练，基于训练好的cnn-lstm-am功率预测模型获取功率预测序列数据通过准确的风电功率预测，爬坡事件的识别和评估，以及模型准确性的维护，有效地规划和管理风电场的运营，最大程度地利用风能资源，提高发电效率，通过爬坡事件的识别和强度评估本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种极端天气的风电功率爬坡预测系统，其特征在于，包括：数据采集模块、数据预测模块和数据预警模块；

2.根据权利要求1所述的一种极端天气的风电功率爬坡预测系统，其特征在于，所述获取目标区域的环境数据和风电数据，包括：

3.根据权利要求1所述的一种极端天气的风电功率爬坡预测系统，其特征在于，所述基于历史环境数据训练人工智能模型，包括：

4.根据权利要求1所述的一种极端天气的风电功率爬坡预测系统，其特征在于，所述基于风电功率预测模型对环境数据进行预测，包括：

5.根据权利要求1所述的一种极端天气的风电功率爬坡预测系统，其特征在于，所述基于风电...

【技术特征摘要】

1.一种极端天气的风电功率爬坡预测系统，其特征在于，包括：数据采集模块、数据预测模块和数据预警模块；

2.根据权利要求1所述的一种极端天气的风电功率爬坡预测系统，其特征在于，所述获取目标区域的环境数据和风电数据，包括：

3.根据权利要求1所述的一种极端天气的风电功率爬坡预测系统，其特征在于，所述基于历史环境数据训练人工智能模型，包括：

4.根据权利要求1...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁然，徐海翔，姚一鸣，王宣元，张星，
申请(专利权)人：国网冀北电力有限公司，
类型：发明
国别省市：