[发明专利]一种多预测模式的风电光伏发电功率预测系统

权利要求书

1.一种多预测模式的风电光伏发电功率预测系统，其特征在于：包括以下功能模块：

数值天气预测数据采集模块：输入数值天气预报数据作为预测算法的基础数据；

预测模式选择模块：用于选择合适的预测算法对风电场或光伏电场进行功率预测；

预测算法模块：用于对风电场或光伏电场进行功率预测，包括物理模型、自适应逻辑网络算法模型、BP神经网络模型；

预测结果存储模块：对预测算法模块预测的结果数据进行存储。

2.根据权利要求1所述的多预测模式的风电光伏发电功率预测系统，其特征在于：所述预测模式选择模块首先检查人工智能算法模型是否存在，如果不存在则使用物理模型预测功率；如果存在人工智能算法模型文件，则获取数值天气预报数据，如果获取数值天气预报数据失败则仍然采用物理模型预测功率，如果数值天气预报数据可用，则通过匹配的人工智能算法模型预测功率数据。

3.根据权利要求1所述的多预测模式的风电光伏发电功率预测系统，其特征在于：所述预测模式选择模块中，选择某种人工智能算法模型，通过比较各种人工智能算法模型与实际功率的均方误差来决定的，具体过程为：导入一个月内的预测结果数据和相对应实时输入的功率数据，计算各人工智能算法模型的均方误差，比较各均方误差，最小均方误差的相对应的人工智能算法模型为匹配的人工智能算法模型，均方误差E_rms的计算方法为：

其中E_rms为均方误差；P_Mi为i时刻的实际功率；

P_Pi为i时刻的预测功率；Cap为风电场的开机总容量；n为样本个数。

4.根据权利要求1所述的多预测模式的风电光伏发电功率预测系统，其特征在于：预测算法模块中，所述物理模型通过风机厂家提供的风机曲线、NWP预测的风速和风机数量通过风机曲线映射关系计算后得到风功率，同时通过光伏太阳板曲线、预测的辐照量、光伏板数量计算出光伏发电总功率，如果无法接收预测的气象数据则综合上一个时刻的功率数据和前三天该时刻的历史功率数据，通过求平均值的方法计算出预测功率数据。