[发明专利]一种基于典型相关分析的发电功率预测方法和系统

说明书

本发明提供了一种基于典型相关分析的发电功率预测方法和系统，包括：获取历史预测气象和历史实际气象；基于所述历史预测气象和所述历史实际气象，训练得到典型相关分析模型；获取历史典型预测气象和历史实测功率；基于所述历史典型预测气象和所述历史实测功率，训练得到功率预测模型；获取待预测时段的预测气象；将所述预测气象输入所述典型相关分析模型，模型输出典型预测气象；将所述典型预测气象输入所述功率预测模型，模型输出预测功率；本发明通过将典型相关分析引入功率预测，解决了模型迁移问题，以及减小模型对预测气象精准度的依赖，提高了功率预测的准确度和鲁棒性。

技术领域

本发明涉及电力技术领域，具体而言，涉及一种基于典型相关分析的发电功率预测方法和系统。

背景技术

电力系统中风电、光伏发电并网容量的迅猛增加，使得新能源发电与系统之间的联系越来越密切，因此考虑新能源的波动性和间歇性引起出力的变化给电力系统电能质量、安全稳定运行和经济效益带来的影响，进行新能源功率预测具有重要的现实意义。现有技术中，通过风电场历史实测气象和输出功率数据建立风功率预测模型，并将数值天气预报(NWP)的结果作为气象源输入对风电场出力进行预测，是目前较为普遍的风电功率预测方法之一。但此类情况下存在模型迁移问题，即训练时使用实测气象，而实时预测时使用预测气象。预测气象和实测气象之间的分布差异会导致模型在实时预测性能降低。而另一种较为普遍的预测方法是直接构建预测气象与实测发电功率的输入输出对应关系，此种情况理论上不存在模型迁移问题，但此类算法很大程度依赖预测气象的准确度。有偏差的预测气象会导致模型学到的虚假的对应关系，降低模型的鲁棒性。

有鉴于此，本发明提出了一种基于典型相关分析的发电功率预测方法和系统，将典型相关分析引入功率预测，充分挖掘了预测气象和实际气象之间的相关关系，并将挖掘到的信息用到功率预测，解决了功率预测中存在的模型迁移问题，以及减小功率预测模型对预测气象精准度的依赖，提高了功率预测的准确度和鲁棒性。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于典型相关分析的发电功率预测方法，包括：获取历史预测气象和历史实际气象；基于所述历史预测气象和所述历史实际气象，训练得到典型相关分析模型；获取历史典型预测气象和历史实测功率；基于所述历史典型预测气象和所述历史实测功率，训练得到功率预测模型；获取待预测时段的预测气象；将所述预测气象输入所述典型相关分析模型，模型输出典型预测气象；将所述典型预测气象输入所述功率预测模型，模型输出预测功率。

进一步的，对于风力发电，所述历史预测气象、所述历史实际气象和所述预测气象包括风轮毂处的风速、风向和温度。

进一步的，对于光伏发电，所述历史预测气象和所述预测气象包括总辐照度和温度；所述历史实际气象包括短波辐射、长波辐射和温度。

进一步的，还包括：按时序将所述历史预测气象、所述历史实际气象和所述历史实测功率进行划分，得到训练集、验证集和测试集；所述训练集用于训练所述典型相关分析模型和所述功率预测模型；所述验证集用于调节所述功率预测模型中的超参数；所述测试集用于测试所述典型相关分析模型和所述功率预测模型；对所述训练集、所述验证集和所述测试集中的所述历史预测气象、所述历史实际气象和所述历史实测功率分别进行归一化；其中，归一化的表达式为：

其中，i∈1、2，i＝1时，X₁表示历史实际气象矩阵，i＝2时，X₂表示历史预测气象矩阵，矩阵的行数为样本数，列数为气象指标个数；Y表示历史实测功率矩阵(向量)，其行数为样本数，列数为1，表示经过归一化处理后的历史实际气象矩阵或历史预测气象矩阵，表示X_i的列最小值，表示X_i的列最大值；表示经过归一化处理后的历史实测功率，Y_min表示Y的列最小值，Y_max表示Y的列最大值。