[发明专利]一种基于数据驱动的风电场实时功率预测方法

摘要

一种基于数据驱动的风电场实时功率预测方法，该方法包括以下步骤S1根据风电场上一时刻的实测输出功率数值，应用数学点斜式方法计算风电场下一时刻实时输出功率的估计值，并把该估计值作为风电场在m时刻的实时递推功率数值；S2对步骤S1得到的风电场实时输出功率的估计值采用移动平均方法进行修正，把估计值的修正值作为风电场m时刻的实时递推预测功率值；S3计算储能系统的期望发电功率值。本发明方法与传统延迟事后调度风储电站方法进行对比，可以使风储电站能够快速地响应国网调度的需求，而且该方法简单，易于实现。

主权项

一种基于数据驱动的风电场实时功率预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤:S1：根据风电场上一时刻的实测输出功率数值，应用数学点斜式方法计算风电场下一时刻实时输出功率的估计值，并把该估计值作为风电场在m时刻的实时递推功率数值；所述实时递推功率数值采用如下数学公式进行计算：y'm＝ym‑1+km‑1,m*Δt  (1)其中：y′m是采用斜率递推得到的风电场在m时刻的估计输出功率，ym‑1是风电场m‑1时刻的实测数据，Km‑1，m是风电场m‑1时刻和m‑2时刻的实测数据之间的斜率，Δt＝1min；S2：对步骤S1递推得到的风电场实时输出功率的估计值采用移动平均方法进行修正，把估计值的修正值作为风电场m时刻的实时递推预测功率值；所述移动平均方法是对步骤S1中采用斜率递推预测方法得到的实时数据进行滑动处理，采用移动平均方法是对采用斜率递推预测+移动平均后得到的历史实时数据的修正值yi和m时刻只经过斜率递推预测方法得到的实时估计值y'm进行求和平均计算，得到的结果取代步骤S1中采用数学斜率递推的实时估计数据；其中，N是采用斜率递推预测和移动平均后得到的历史实时数据的个数，ym‑i，i＝0,1,…,N是采用斜率递推预测+移动平均后得到的历史实时数据的修正值，y'm是通过斜率递推预测方法得到的m时刻的实时递推数据的估计值；S3：计算储能系统的期望发电功率值；其中，根据风储联合发电电站在m时刻的发电计划功率和经过步骤S1、S2计算得到的风电场m时刻的实时输出功率，计算储能系统的期望发电功率值；储能系统在m时刻的期望发电功率是由m时刻电站的发电计划功率值和风电场m时刻的输出功率的预测值做代数相减得到。