[发明专利]一种考虑前池水位的小水电功率预测方法及预测系统

权利要求书

1.一种考虑前池水位的小水电功率预测方法，它包括：

步骤1、选择防雷式前池水位液位传感器并安装在钻孔的钢管中；

步骤2、将防雷式前池水位液位传感器通过防雷装置与前池水位采集终端相连用于测量实际前池水位；

步骤3、采集含α个时刻的前池水位数据集H和各时刻对应的天气预报信息集WE；

步骤4、通过采集的前池水位数据集H和天气预报信息集WE，进行前池水位与天气预报信息的相关性分析，

步骤5、将相关性系数排名前两位的两个变量记做Bκ和Bθ；

步骤6、将前池水位数据集H和天气预报信息集WE中Bκ和Bθ变量形成训练样本集，利用SVM训练得到前池水位预测模型；

步骤7、实时采集第g个时刻的前池水位数据HRT_g，并根据对应时刻的实时天气预报信息WERT_g，利用步骤6得到的前池水位预测模型得到对应时刻的前池水位预测值HPR_g；并进行判断和确定第g个时刻的前池水位数据HF_g；

步骤8、将最终实时前池水位数据加入前池水位样本集，实时修正前池水位预测模型；

步骤9、收集预测周期内含有Bκ和Bθ两个变量的未来天气预报信息集WEP作为输入传递给实时修正的前池水位预测模型，得到预测周期内的各时刻前池水位预测结果集HWFP；

步骤10、小水电功率预测系统利用含α个时刻的前池水位数据集H以及小水电的历史出力数据集PTS，利用BP神经网络建立小水电功率预测模型；

步骤11、利用得到的最终实时前池水位数据，结合小水电实时出力数据，实时加入前池水位样本集和小水电出力样本集，实时修正基于BP神经网络的小水电功率预测模型；

步骤12、预测周期内的各时刻前池水位预测结果集HWFP作为输入基于BP神经网络的小水电功率预测模型，得到预测周期内的各时刻小水电功率预测结果集PWFP，记入小水电功率预测系统的存储单元，并通过站内测控单元传送给后台监控系统，同时小水电功率预测系统将预测结果通过小水电远动系统传送给调度机构发电计划管理系统。

2.根据权利要求1所述的一种考虑前池水位的小水电功率预测方法，其特征在于：步骤1所述防雷式前池水位液位传感器最大量程刻度Mξ米，输出信号为4-20mA。

3.根据权利要求1所述的一种考虑前池水位的小水电功率预测方法，其特征在于：步骤2所述实际前池水位获取方法为：设AD转换后的0米水位为H₀,AD转换后的Mξ米水位为H_Mξ，通过当前第μ个时刻的测量值数字H_Rμ，计算得到第μ个时刻的实际前池水位H_μ

4.根据权利要求3所述的一种考虑前池水位的小水电功率预测方法，其特征在于：第μ个时刻的前池水位数据为H_μ，该时刻对应的天气预报信息集WE_μ＝{TR_μ,PR_μ,HR_μ,WDR_μ,WSR_μ,QR_μ}，，μ∈α，各符号代表以下含义：温度TR、气压PR、湿度HR、风向WDR、风速WSR、降雨量QR。

5.根据权利要求1所述的一种考虑前池水位的小水电功率预测方法，其特征在于：所述相关性分析时，相关性系数的计算公式为：

式中：r_HWE为变量H和WE的相关性系数；设变量H、WE各有α个样本，H_i、WE_i分别代表H和WE的第i个样本，分别代表α个H、WE样本的平均值。