[发明专利]一种风电场发电功率超短期预测方法

摘要

本发明公开了一种风电场发电功率超短期预测方法，包括以下步骤A）获取风电场的实测功率数据和短期预测功率数据；B）对获取的数据进行数据预处理；C）根据预处理后的风电场的实测功率数据和短期预测功率数据，利用基于预测时间长度的风电场发电功率超短期预测模型得到风电场的超短期预测功率；D）根据风电场的超短期预测功率，确定风电场发电功率超短期预测模型的最佳预测时间长度；E）基于最佳预测时间长度的风电场发电功率超短期预测模型进行风电场的超短期功率预测。本发明优化调整电网实时调度计划，统筹安排常规能源和风力发电的协调配合，减少电力系统旋转备用容量，降低运行成本，具有良好的应用前景。

主权项

一种风电场发电功率超短期预测方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤(A)，获取风电场的实测功率数据和短期预测功率数据，包括以下步骤，(A1)，从发报时刻ti开始向前依次获取风电场ti‑1T、ti‑2T、…、ti‑mT时刻对应的实测功率数据F1、F2、…、Fm，风电场实测功率数据集合为{F1,F2,…,Fm}；(A2)，从发报时刻ti开始向前依次获取风电场ti‑1T、ti‑2T、…、ti‑mT时刻对应的短期预测功率数据P1、P2、…、Pm，风电场的第一短期预测功率数据集合为{P1,P2,…,Pm}；(A3)，从发报时刻ti开始向后依次获取风电场ti+1T、ti+2T、…、ti+kT时刻对应的短期预测功率数据P11、P21、…、Pk1，风电场的第二短期预测功率数据集合为{P11,P21,…,Pk1}；其中，i、m、k均为正整数，k≥4*60/T，T为时间分辨率，单位为分钟；步骤(B)，对步骤(A)获取的风电场的实测功率数据和短期预测功率数据进行数据预处理，包括以下步骤，(B1)，对风电场实测功率数据集合进行数据预处理，(1)若风电场在某一时刻的实测功率数据Fs超过风电场的装机容量Cap，则将风电场该时刻的实测功率数据以装机容量代替，Fs>Cap，则Fs＝Cap，其中，s∈[1,m]，Cap为风电场装机容量；(2)若风电场某一时刻的实测功率数据Fs为负数且大于负数γ，则将Fs以零代替，γ<Fs<0，则Fs＝0，其中，γ∈[‑0.01*Cap，0)；(3)若风电场某一时刻的实测功率数据Fs小于γ，则该时刻的实测功率数据Fs无效，该时刻的实测功率数据为无效标志数据，其中，γ∈[‑0.01*Cap，0)；(4)通过(1)‑(3)数据预处理后，得到预处理后的风电场实测功率数据集合为{F′1,F′2,…,F′m}；(B2)，对风电场的第一短期预测功率数据集合进行数据预处理，(1)若风电场某一时刻的短期预测功率数据Ps超过风电场的装机容量Cap，则将风电场该时刻的短期预测功率数据以装机容量代替，Ps>Cap，则Ps＝Cap，其中，s∈[1,m]，Cap为风电场装机容量；(2)若风电场某一时刻的短期预测功率数据为负数，则风电场该时刻的短期预测功率数据无效，该时刻的短期预测功率数据为无效标志数据；(3)通过(1)‑(2)数据预处理后，得到预处理后的风电场的第一短期预测功率数据集合为{P′1,P′2,…,P′m}；(B3)，对风电场的第二短期预测功率数据集合进行数据预处理，(1)若风电场某一时刻的短期预测功率数据Pj超过风电场的装机容量Cap，则将风电场该时刻的短期预测功率数据以装机容量代替，Pj>Cap，则Pj＝Cap，其中，j∈[1,k]，Cap为风电场装机容量；(2)若风电场某一时刻的短期预测功率数据为负数，则将风电场该时刻的短期预测功率数据以前一时刻的短期预测功率数据代替，若Pj<0，则Pj＝Pj‑1；(3)通过(1)‑(2)数据预处理后，得到预处理后的风电场的第二短期预测功率数据集合为{P′11,P′21,…,P′k1}；步骤(C)，根据预处理后的风电场的实测功率数据和短期预测功率数据，利用基于预测时间长度的风电场发电功率超短期预测模型得到风电场的超短期预测功率，包括以下步骤，(C1)从预处理后的风电场实测功率数据集合、预处理后的风电场的第一短期预测功率数据集合中选取距离发报时刻ti最近的同一时刻tb的一组有效的实测功率数据和短期预测功率数据，作为计算预报时刻超短期预测功率的基准时刻tb数据，基准时刻实测功率与短期预测功率的差值，采用公式(1)得到，δ(ti)＝Pb‑Fb  (1)其中，δ(ti)为发报时刻ti所选取的基准时刻tb风电场的实测功率与短期预测功率的差值，Pb为基准时刻的风电场的短期预测功率数据，Fb为基准时刻的风电场的实测功率数据；(C2)预测时间长度为ρ，单位为小时，时间分辨率为T，单位为分钟，则预报时刻tj的权重系数，采用公式(2)计算得到，λij=ρ60T-tj-tbTρ60T=1-tj-tb60ρ---(2)]]>其中，为相对于发报时刻ti的第j个预报时刻tj的权重系数，j为正整数，j∈[i+1,i+k]；预测时间长度ρ为正整数，ρ≥4，保证超短期风电功率预测能够预测未来0～4小时的风电发电功率；(C3)根据预处理后的风电场的第二短期预测功率数据集合，基于预测时间长度ρ，建立预报时刻tj的风电场发电功率超短期预测模型为公式(3)所示，Uij=Pj′-λijδ(ti)---(3)]]>其中，为风电场相对于发报时刻ti的第j个预报时刻的超短期预测功率，P′j为预处理后的风电场第j个预报时刻的短期预测功率；(C4)根据基于预测时间长度的风电场发电功率超短期预测模型，选取不同的预测时间长度ρ，并计算每种预测时间长度的超短期ρ*60/T各点的预测功率步骤(D)，根据步骤(C)得到的风电场的超短期预测功率，确定风电场发电功率超短期预测模型的最佳预测时间长度，包括以下步骤，(D1)，针对每种预测时间长度，根据公式(4)，分别计算评估时间内其风电场发电功率超短期预测各点的均方根误差；RMSEj=Σi=1n60T(Uij-Fi+j)2n60TCap---(4)]]>其中，RMSEj为每次发报时刻第j个点的均方根误差，n*60/T为评估时间段内点的个数，n为小时数，T为时间分辨率，Cap为风电场装机容量，Fi+j为相对于发报时刻ti的第i+j个点的风电场的实测功率；(D2)，根据公式(5)，分别对每种预测时间长度的风电场发电功率超短期预测前4个小时内各点的均方根误差累加求和，SumRMSEρ=Σj=1NRMSEj---(5)]]>其中，为测时间长度为ρ时，风电场发电功率超短期预测前4个小时内各点均方根误差之和，N＝4*60/T；(D3)，选择均方根误差之和最小时对应的预测时间长度为最佳预测时间长度；步骤(E)，基于最佳预测时间长度的风电场发电功率超短期预测模型进行风电场的超短期功率预测。