[发明专利]一种新型风电功率预测方法及装置

权利要求书

1.一种新型风电功率预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)依据实地风速测量，获取一个月内每天的风速-功率数据，组成风速-功率样本；

2)根据此风速-功率样本，建立基于P-Q分段云的风速-功率映射关系；

3)根据风速v_t和v_t+1的大小，分别判断其所属P-Q分段云的区段(i,j)，构建相应功率正态云，求取对应两段风速-功率正态状态转移核；

4)采用拒绝抽样法生成风速v_t+1下的功率输出预测值

5)将产生的作为已知状态，重复步骤2)至步骤3)得到并以此类推，进行多点预测；

6)根据式F_i(p)＝F^-1(F_i^new(p))对预测数据进行正态反变换，得到的数据序列即为原始功率序列，实现风功率预测。

2.根据权利要求1所述的一种新型风电功率预测方法，其特征在于，所述步骤2的建立基于P-Q分段云的风速-功率映射关系采用如下方法：

1)取出此地一个月内的风速-功率样本；

2)建立P-Q分段法；

3)采用P-Q分段法将此样本数据划分为10个区段，每个区段具有相似的概率及不确定性质；

4)建立样本云模型；

5)对任意区段数据进行正态变换，具体步骤为：

①首先通过拟合的方法得到原始功率数据序列P_vt的累积概率分布函数F(·)

②利用CDF技术对该原始数据进行变换，得到服从[0,1]分布的均匀序列U_t

③利用样本云模型对原始序列U_t进行正态变换，得到服从标准正态分布的功率过程序列

6)采用逆向云发生器对经过步骤2和步骤3处理过的每个区段样本求取样本云模型期望E_xi、熵E_ni以及超熵H_ei指标；

7)采用正向云发生器根据步骤4产生的样本云模型参数生成新的样本数据，得到各区段风速-功率映射关系。

3.根据权利要求2所述的一种新型风电功率预测方法，其特征在于，所述步骤2的建立P-Q分段法包括如下步骤：

1)设一个月内风功率输出曲线上的相邻4点为(O,P,Q,R)，曲线凹凸性质取决于不共性的矢量叉积的正负；

2)对4个有序点(O,P,Q,R)形成3个有序矢量，分别为对其进行叉积计算，即：

3)当两个相邻矢量叉积符号为负时，两个矢量区段间存在凹凸性质转变的拐点，该拐点即为P-Q连线与曲线的交点，即曲线P-Q分段节点；

4)实现区段的P-Q分段。

4.根据权利要求2所述的一种新型风电功率预测方法，其特征在于，所述步骤4中建立样本云模型包括如下步骤：

1)设U为论域，并且C是U上的定性概念；

2)设x∈U是定性概念C的一次随机实现，且具有稳定倾向的数值μ，则可以得到样本云模型的数学表达式：

μ:U→[0,1]，∨x∈U,x→μ(x)

式中：x在论域U上的分布称为云，(x，μ)为分布云的云滴；

3)通过逆向云发生器获得样本云模型用期望E_x、熵E_n及超熵H_e等3个数字特征描述数据。