[发明专利]一种基于条件概率的风电功率加权预测方法

摘要

本发明提供一种风电功率短期预测方法，该方法包括用置信带等值曲线法表示机组的风速‑功率特性曲线；通过实际数据测试，得到不同历史时刻的权重系数，准确地预测风速；采用系数纠偏预测法，得到最终预测功率。最后通过误差分析比较，证明了此种方法的有效性。此方法创造性地用置信带的思想得出了一条准确的风速一功率曲线，基于实际数据，采用系数纠偏预测法，准确地预测了功率。

主权项

一种基于条件概率的风电功率加权预测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)用置信带等值曲线法表示机组的风速‑功率特性曲线；包括如下步骤：11)读取一风电场中所有风电机组一年的风速‑功率运行数据(V,P)，(V,P)是二维连续型随机向量；12)将所述风速‑功率运行数据(V,P)作为若干次样本点，用所述样本点落在点(v,p)的δ邻域内的平均概率密度表示(V,P)的概率密度f(v,p)：f(v,p)≈n/NSδ---(1)]]>并且：limδ→0f(v,p)=f/NSδ---(2)]]>其中，n为落在(v,p)的δ邻域内的样本点的个数，N为样本点总数，Sδ为(v,p)的δ邻域的面积，f表示落在(v,p)这一点的样本点的个数；13)根据所述(V,P)的概率密度函数f(v,p)，得到功率的条件分布密度函数fP|V(p|v)为：fP|V(p|v)=f(v,p)fV(v)---(3)]]>其中，fV(v)为(V,P)关于V的边缘分布密度函数即风速的概率分布函数，fV(v)为：fV(v)=∫-∞+∞f(v,p)dp---(4)]]>其中，0<p<+∞,v＝v0；14)根据所述功率的条件分布密度函数fP|V(p|v)，计算出某一风速下功率的条件分布，并得到该风速下统计样本点的样本均值μr和方差S2，即功率条件分布参数μ和σ2的无偏估计，从而得到该风速下95％置信度的区间为15)根据步骤14)，取若干不同风速，分别统计其样本均值和方差，得到不同风速下95％置信度的区间；16)分别连接所述不同风速置信区间的下限及上限，得到两条边界风速—功率特性曲线，曲线的纵坐标表示功率值；按所述纵坐标从小到大取不同水平线，依次连接每条水平线与所述两条风速—功率曲线的两个交点的中点，最终得到一条准确的风速—功率特性曲线；2)通过实际数据测试，得到不同历史时刻的权重系数，准确地预测风速；预测当日24小时风速的具体步骤如下：21)读取前日0时、6时、12时、18时整点时刻风速数据，并读取昨日0～24时风速数据；22)预测风速＝k1×历史时刻1的风速+k2×历史时刻2的风速+k3×历史时刻3的风速+k4×历史时刻4的风速   (5)其中，k1、k2、k3、k4为不同历史风速的权重系数，历史时刻1～4的风速分别对应昨日0时、6时、12时、18时整点时刻风速值；且有：k1+k2+k3+k4＝1   (6)；23)预置k1＝0.10，k2＝0.20，k3＝0.30，k4＝0.40；24)根据步骤23)的系数预置值以及前日0时、6时、12时、18时整点时刻风速数据，通过所述步骤22)的预测风速方法，以分钟为单位，得到昨日某一时刻第一次风速估计值；25)将得到的所述第一次风速估计值与昨日该时刻实际值比较作差，根据误差值调整k1、k2、k3、k4值，按步骤24)得到某一时刻第二次风速估计值，将所述第二次风速估计值与昨日该时刻实际值作差比较，根据得到的误差值再次调整k1、k2、k3、k4值，直至预测值与实际值误差范围为小于0.8m/s为止，记录此时k1、k2、k3、k4值；26)根据所述步骤23)～25)，以分钟为单位，得到一天中每一分钟时刻的k1、k2、k3、k4值；27)将所述步骤26)得到的一天中每一分钟时刻的k1、k2、k3、k4值以代入式(5)得到当日风速最终预测值；3)采用系数纠偏预测法，得到最终预测功率；采用系数纠偏预测当日24小时功率的具体步骤如下：31)读取前日0时、6时、12时、18时整点时刻功率数据，并读取昨日0～24时功率数据；32)总预测功率＝C1×基于历史功率的功率预测+C2×F(x)   (7)其中，C1、C2为通过风电场实际数据测试得出的权重系数，F(x)为基于所述风速—功率特性曲线的功率预测值，x为风速；所述基于历史功率的功率预测方法为：基于历史功率的功率预测＝m1×历史时刻1的功率+m2×历史时刻2的功率+m3×历史时刻3的功率+m4×历史时刻4的功率  (8)其中，m1、m2、m3、m4为不同历史功率的权重系数，历史时刻1～4的功率分别对应昨日0时、6时、12时、18时整点时刻功率值；且有：m1+m2+m3+m4＝1   (9)C1+C2＝1  (10)；33)预置m1＝0.10，m2＝0.20，m3＝0.30，m4＝0.40；预置C1＝0.50，C2＝0.5034)根据步骤33)的系数预置值以及前日0时、6时、12时、18时整点时刻功率数据以及基于所述风速—功率特性曲线的功率预测值F(x)，通过所述步骤32)的总预测功率方法，以分钟为单位，得到昨日某一时刻第一次功率估计值；35)将得到的所述第一次功率估计值与昨日该时刻实际值比较作差，根据误差值调整m1、m2、m3、m4、C1、C2值，按步骤34)得到某一时刻第二次功率估计值，将所述第二次功率估计值与昨日该时刻实际值再次作差比较，根据得到的误差值再次调整k1、k2、k3、k4、C1、C2值，直至预测值与实际值误差范围为小于500Kw为止，记录下此时k1、k2、k3、k4、C1、C2值；36)根据所述步骤33)～35)，以分钟为单位，得到一天中每一分钟时刻对应的k1、k2、k3、k4、C1、C2值；37)将所述步骤36)得到的一天中每一分钟时刻对应的k1、k2、k3、k4、C1、C2值代入式(8)得到当日功率最终预测值。