[发明专利]一种风电场风速时间序列预测方法有效

专利信息
申请号: 201110459034.3 申请日: 2011-12-31
公开(公告)号: CN102542167A 公开(公告)日: 2012-07-04
发明(设计)人: 孙斌;姚海涛;李洪伟;周云龙 申请(专利权)人: 东北电力大学
主分类号: G06F19/00 分类号: G06F19/00
代理公司: 吉林市达利专利事务所 22102 代理人: 陈传林
地址: 132012 吉*** 国省代码: 吉林;22
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摘要:
搜索关键词: 一种 电场 风速 时间 序列 预测 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种风电场风速时间序列预测方法,尤其涉及一种基于局域均值分解和多核最小二乘支持向量机的短期风速预测方法。 

背景技术

能源与环境是当今人类生存和发展所急需解决的问题。常规能源以煤、石油、天然气为主,它不仅资源有限,而且还造成了严重的大气污染。因此,对可再生能源的利用,尤其是对风能的开发利用,已受到各个国家的高度重视。随着风能利用的加速发展,越来越多的大型风电场将纳入电网的统调,风电在电网的比重越来越大,但是由于系统的最大负荷受限于风电场穿透功率极限,所以当负荷超过一定值,就会严重影响电网稳定的运行。而对风速的准确预测可以减少风电场的旋转设备和运行成本,提高风电穿透功率极限,可以帮助调度部门及时调整计划,从而减轻风能对电网的冲击。 

目前,国内外用于风速预测的方法主要有持续预测法、卡尔曼滤波法、时间序列分析法和神经网络方法。以上预测方法大多都针对原始风速序列,存在着风速预测精度低,平均相对预测误差通常达到20%。 

发明内容

本发明的目的在于克服现有风速预测技术上的缺陷,提出一种准确、可靠,应用价值高的基于局域均值分解和多核最小二乘支持向量机的短期风速预测方法。 

本发明的目的是由以下技术方案来实现的:一种风电场风速时间序列预测方法,其特征在于,它包括下述步骤: 

(1)利用风速采集仪器每隔一小时记录一次同一地区的风速数据,整理采集的原始风速数据,形成风速时间序列用于分析预测; 

(2)运用局域均值分解算法对风速时间序列进行多尺度分解,分解得到多个PF分量, 

局域均值分解算法步骤如下: 

(a)找出原始信号x(t)所有的局部极值点ni,求出所有相邻的局部极值点的平均值: 

mi=ni+ni+12---(1)]]>

将所有相邻的平均值点mi用直线连接起来,然后用滑动平均法进行平滑处理,得到局 部均值函数m11(t); 

(b)求出包络估计值 

ai=|ni-ni+1|2---(2)]]>

将所有相邻的平均值点ai用直线连接起来,然后用滑动平均法进行平滑处理,得到包络估计函数a11(t); 

(c)将局部均值函数m11(t)从原始信号x(t)中分离出来,得到 

h11(t)=x(t)-m11(t)    (3) 

(d)用h11(t)除以包络估计函数a11(t)以对h11(t)进行解调,得到 

s11(t)=h11(t)/a11(t)    (4) 

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