[发明专利]风电场风速超短期组合预测方法无效
申请号: | 201210135134.5 | 申请日: | 2012-04-28 |
公开(公告)号: | CN102682207A | 公开(公告)日: | 2012-09-19 |
发明(设计)人: | 马蕊;胡书举;许洪华 | 申请(专利权)人: | 中国科学院电工研究所 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00;G06N3/02 |
代理公司: | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人: | 关玲 |
地址: | 100190 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 一种风电场风速超短期组合预测方法。首先,获取风电场风速时间序列,并对该序列进行数据预处理,得到预测系统的输入数据;分别利用持续预测模型、ARMA预测模型和小波-神经网络预测模型对输入数据进行预测,计算得到3组预测值;最后将3组预测值利用组合预测法得到风速超前0~1小时的预测,将后2组预测值利用组合预测法得到风速超前1~4小时的预测。本发明采用组合预测方法,充分利用了各种单一预测方法的有用信息,提高了风电场未来4小时风速预测的精度,为电网合理调度提供了依据。 | ||
搜索关键词: | 电场 风速 短期 组合 预测 方法 | ||
【主权项】:
1.一种风电场风速超短期组合预测方法,其特征在于,所述方法的步骤如下:步骤1:采集风电场的风速数据,并对获取的数据进行预处理;所述预处理包括对原始数据的查漏补缺、对异常数据的替换和原始数据的时间长度转换,形成风速时间序列;步骤2:采用持续预测模型进行风速0~1小时的预测,时间分辨率为15分钟,得到超前k步风速预测值序列
步骤3:采用ARMA预测模型进行风速0~4小时的预测,时间分辨率为15分钟,得到超前k步风速预测值序列
步骤4:采用小波-神经网络预测模型进行风速0~4小时的预测,时间分辨率为15分钟,得到超前k步风速预测值序列
步骤5:利用组合预测法,对步骤2、步骤3和步骤4的预测结果进行组合预测,得到风速0~1小时的超短期预测结果;步骤6:利用组合预测法,对步骤3和步骤4的预测结果进行组合预测,得到风速1~4小时的超短期预测结果。
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G06 计算;推算;计数
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学,即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真,例如:概率模型或动态模型,遗传基因管理网络,蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的,例如:进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的,例如:结构排序,结构或功能关系,蛋白质折叠,结构域拓扑,用结构数据的药靶,涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的,例如:基因型–表型关联,不均衡连接,种群遗传学,结合位置鉴定,变异发生,基因型或染色体组的注释,蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用
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