[发明专利]一种区域内风电总功率的预测方法

说明书

技术领域

本发明属于风力发电功率预测技术领域，涉及一种面向区域内风电总功率的预测方法。

背景技术

风电输出功率具有很强的随机性,目前的预报水平还不能满足电力系统实际运行的需要，准确的区域风电功率预测有利于电力调度部门安排该区域电力系统的发电计划，保证电能质量，减少系统的备用容量，这对于降低电力系统运行成本有重要的意义。目国内风电功率预测主要集中在对单个风电场功率的预测，对于某一区域内所属风电场总功率的预测相对较少。

区域风电总功率指特定地理范围或者行政隶属范围内所有并网风电场在相同时刻接入电网的功率之和，最简单的预测方式就是把单个风电场的预测结果求和便得出省级全网风电总功率。事实上，这种方式行不通。首先，很多风电场未安装风功率预测系统。其次，各个风电场预测结果准确度良莠不齐，直接相加有可能使误差放大，得出的结果不可信。

实质上，综合考虑到各个风电场之间的地理位置，风功率的间歇性，各个风电场风机运行的稳定性，随机性干扰等因素的影响，本发明通过分析各个风电场以及区域内总风电功率历史数据，建立了一个有效的映射模型以实现区域风电功率预测。

发明内容

为了克服现有技术的，本发明的目的在于提出一种误差小、准确度高、使用方便的区域内风电总功率的预测方法。

本发明是通过如下技术方案来实现的：

一种区域内风电总功率的预测方法，包括如下步骤：

A．在区域内选择代表风电场，并进一步获取各代表风电场的输出功率预测值；

B．通过径向基函数神经网络建立映射模型，并根据各代表风电场的输出功率预测值计算出区域内风电总功率预测值；

C．输出区域内风电总功率预测值。

本发明的预测方法具有如下优点：

（1）该方法使用操作方便，通过建立映射模型实现流程化操作，输入输出简单。

（2）该方法预测准确度高、误差小，可扩展性好。

（3）该方法运用灵活，当代表风电场的预测功率已知（即通过风电功率预测系统直接读取），可直接通过映射模型计算出区域内风电总功率预测值；当代表风电场的预测功率未知，可将映射模型接入代表风电场，通过代表风电场的NWP数据（包括风向和风速）来驱动模型，进一步计算出区域内风电总功率预测值。

附图说明

图1为本发明区域内风电总功率的预测方法的流程示意图；

图2为通过风向和风速的划分规则建立的决策树示意图；

图3为通过径向基函数神经网络（以下简称RBF神经网络）建立的映射模型示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的区域内风电总功率的预测方法作进一步详细的说明。

如图3所示，该预测方法可分为如下几步：

步骤1．选择代表风电场。

通过下式（1）求取各风电场的输出功率与区域内风电总功率的相关系数：