[发明专利]基于多数值天气预报源的权重调整方法及功率预测方法

说明书

本发明公开了一种基于多数值天气预报源的权重调整方法及功率预测方法：1、确定数值天气预报源种类n和各数值天气预报源的权重系数ε_i；2、设置天数days，并初始化a＝1；3、依次输入第a天n种数值天气预报源数据w_i；4、计算功率预测数据f_ai；5、得出第a天第i种数值天气预报源的权重系数ε_ai；6、对权重系数进行调整修正；7、将修正后的权重系数ε_ai保存，若a≥days则进入步骤8，否则a的值加1并进入步骤3；8、得到平均后的一维数组array_avg_pre[]；9、进行归一化处理，得到处理后的数组array_avg[k1，k2，…kn]，k1，k2，…kn为数组中每个元素，其对应各数值天气预报源修正后的权重系数。提高功率预测准确率。

技术领域

本发明涉及一种基于多数值天气预报源的权重调整方法及功率预测方法。

背景技术

目前风电场和光伏电站的建设越来越多，而风电场和光伏电站的功率预测结果是合理安排电网发电计划的重要依据。功率预测结果由于涉及未来72小时甚至更长时间段，数值天气预报对其影响非常重要。

目前在进行功率预测计算过程中，通常有多种数值天气预报源作为输入，常用的做法是对多种数值天气预报源求解平均后，再作为功率预测的输入进行预测结果计算，虽然算法简单，但是，对于多种数值天气预报源求平均，如果其中某一数值天气预报源误差较大，将会降低求解平均后的数值天气预报准确性，导致最终的功率预测结果误差偏大。另一方面，由于不同的数值天气预报源采用的计算实现方法不同，在不同时间段内，同一数值天气预报源的误差大小具有波动性，如果不能动态调整不同的数值天气预报源，将使得功率预测结果的准确率偏低。

发明内容

针对上述问题，本发明提供基于多数值天气预报源的权重调整方法及功率预测方法，克服多种数值天气预报源中某一数值天气预报源误差较大带来的功率预测准确率偏低，以及同一数值天气预报源在不同时间段的误差不同使得功率预测结果准确率偏低的问题。

为实现上述技术目的，达到上述技术效果，本发明通过以下技术方案实现：

基于多数值天气预报源的权重调整方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1、初始化：确定数值天气预报源种类n和各数值天气预报源的权重系数ε_i＝1/n，其中，n≥2，1≤i≤n；

步骤2、设置本方法计算天数days，并初始化a＝1；

步骤3、依次输入第a天n种数值天气预报源数据w_i，w_i对应第i种数值天气预报源数据；

步骤4、根据第a天第i种数值天气预报源数据w_i计算得出对应的功率预测数据f_ai；

步骤5、通过比较f_ai和第a天的实际有功功率p_a，得出第a天第i种数值天气预报源的权重系数ε_ai＝|f_ai-p_a|/cap，其中，cap为风电场或光伏电站的装机容量；

步骤6、对权重系数进行调整修正：

如果ε_ai＜ε＜1，则修正ε_ai为0，否则不修正，其中，ε为权重系数修正门槛值；

修正完成后，若第a天n种数值天气预报源的所有权重系数均为0，则将各权重系数修正为初始化的权重系数；

步骤7、将修正后的权重系数ε_ai保存到按日生成的数组array_per_day[]中，判断a是否≥days，若a≥days则进入步骤8，否则a的值加1并进入步骤3；