[发明专利]一种适于光伏/风电功率预测的时间特征尺度建模方法

说明书

一种适于光伏/风电功率预测的时间特征尺度建模方法，属于新能源发电技术领域，首先利用三次样条插值法对持续变动状态功率曲线进行分段线性拟合，采用算术平均值法消除同一水平线上的相同极大或极小值点，构造反映光伏/风电有功功率持续变动状态的梯形图，通过建立的基于多目标优化的间歇式能源有功功率时间特征尺度仿真模型，确定间歇式能源有功功率最佳的时间特征尺度。本发明适应于光伏/风电电站，具有适用性强、应用性广等优点。同时对于规律性和周期性较强的数据信息，能够提高光伏/风电电站有功功率短期预测精度，满足电网调度需求。

技术领域

本发明属于新能源发电技术领域，特别是涉及到一种适于光伏/风电功率预测的时间特征尺度建模方法。

背景技术

风电/光伏发电作为一种清洁丰富的可再生新能源，备受国内外学者的关注。针对风电/光伏发电的研究日趋成熟，主要集中在功率预测，优化控制及风电/光伏/储能系统容量配置等方面。由于风电/光伏电站的数据库中存储着大量数据，在对风电/光伏出力数据进行分析时，需要考虑数据采集的密集程度与采集数量，即数据的采样时间特征尺度和数据跨度。在采集跨度一定的情况下，如果时间特征尺度很小，会大大增加测量和计算的工作量，数据规模成倍增长，也会增加随机干扰和其他非物理性因素的干扰；如果时间特征尺度过大，即使数据规模迅速下降，也会疏漏数据记录的重要信息。

目前国内外针对数据时间特征尺度选择已有一定成果，常见的时间特征尺度度从1s至60min各有不同。针对数据时间特征尺度的研究主要集中在对高频的时间序列进行降频采样，分析在不同的时间尺度上对模型某些特征量的灵敏度变化。然而风电/光伏电站出力时间序列具有一定周期性变化特点，针对间歇性能源的时间特征尺度研究方面还不成熟，目前国内外还没有相似的研究成果。同时不同的时间特征尺度对于光伏/风电有功功率超度其预测精度有重要的影响。因此现有技术当中亟需要一种新型的技术方案来解决这一问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种适于光伏/风电功率预测的时间特征尺度建模方法，适应于光伏/风电电站，具有适用性强、应用性广等优点。同时对于规律性和周期性较强的数据信息，能够提高光伏/风电电站有功功率短期预测精度，满足电网调度需求。

一种适于光伏/风电功率预测的时间特征尺度建模方法，其特征是：包括以下步骤，且以下步骤顺次进行，

步骤一、通过数据采集与监控系统读取全年光伏/风电电站有功功率的历史数据P*；

步骤二、对光伏/风电电站的有功功率历史数据P*进行预处理，起点补0，末尾补0，得到新的有功功率时间序列P，计算每日时间序列P的长度N；

步骤三、利用三次样条线性插值法对步骤二得到的新的有功功率时间序列P的持续状态进行分段线性化拟合，得到光伏/风电电站有功功率的分段线性拟合曲线；

步骤四、提取所述步骤三获得的分段线性拟合曲线的极大值点和极小值点，建立光伏/风电电站有功功率波动特征指标；

步骤五、根据光伏/风电电站日有功功率波动状态，提取有功功率持续波动状态特征，建立基于多目标优化的光伏/风电电站有功功率时间特征尺度模型，并利用蚁群算法对该模型进行求解，进行光伏/风电电站有功功率的时间特征尺度标定，获得最佳时间特征尺度；

步骤六、将所述步骤五获得的最佳时间特征尺度代入光伏\风电功率超短期预测模型，验证各时间尺度对光伏\风电功率预测精度的影响。

所述步骤三中三次样条线性插值法对新的有功功率时间序列P的持续状态进行分段线性化拟合方法为，

令M_i＝S″(x_i)

插值条件为：

S(x_i)＝f(x_i)，(i＝1，2，...，N)