【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及风力发电，具体为一种多源数据融合的风电功率预测装置与预测方法。
技术介绍
1、风电场所发功率是由风机的气动、传动和控制部分共同决定的；长期预测这类功率依赖于技术复杂的发电预测模型，根据统计数据和天气预报服务提供的信息来进行计算；在可控制和可预测的限度内，风电功率预测可以具有很大的可靠性；风能发电具有间歇性、波动性和不确定等特性；随着风电场数量的增加和装机容量的不断增长，对输电系统的安全运行造成了很大的影响；因为电能质量不好，风电场接入点必须有足够大的调频调压能力；风电功率预测具有很好的提前时间，可以用来作为系统调度的依据，提高系统效率，并降低传统能源的备用容量，节约调度运行成本；
2、风电功率实际值与风机功率预测值之间的差异被称为预测误差；当前风场风电功率预测的方法主要有以下两种：1、基于数值天气预报，根据预测功率和实际功率，预测模型对数值天气预报进行修正；2、基于历史统计数据和天气预报数据来预测；上述方法没有考虑发电场历史统计数据的周期特性；但是，如果考虑实际功率的周期特性，可以大大提高预测精度；此外，风电功...
【技术保护点】
1.一种多源数据融合的风电功率预测装置，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种多源数据融合的风电功率预测装置，其特征在于，所述基础预测模块采用数值天气预报法预测风电功率，具体步骤为：
3.根据权利要求2所述的一种多源数据融合的风电功率预测装置，其特征在于，所述基础预测模块采用风机状态监测法预测风电功率，具体步骤为：
4.根据权利要求3所述的一种多源数据融合的风电功率预测装置，其特征在于，所述高级预测模块采用时间序列法预测风电功率，具体步骤为：
5.根据权利要求4所述的一种多源数据融合的风电功率预测装置，其特征在...
【技术特征摘要】
1.一种多源数据融合的风电功率预测装置，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种多源数据融合的风电功率预测装置，其特征在于，所述基础预测模块采用数值天气预报法预测风电功率，具体步骤为：
3.根据权利要求2所述的一种多源数据融合的风电功率预测装置，其特征在于，所述基础预测模块采用风机状态监测法预测风电功率，具体步骤为：
4.根据权利要求3所述的一种多源数据融合的风电功率预测装置，其特征在于，所述高级预测模...
【专利技术属性】
技术研发人员：李敖，冉华军，王新权，李林蔚，陈宇诺，
申请(专利权)人：三峡大学，
类型：发明
国别省市：
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