一种基于风速区间等分建模的风电功率预测方法及装置与流程

1.本发明涉及新能源发电功率预测领域，具体涉及一种基于风速区间等分建模的风电功率预测方法及装置。


背景技术：

2.近年来，人们正在大规模加速可再生能源的开发利用以及能源转型，大型风电场的输出功率预测已成为电网调度支撑技术的一项必要环节。
3.已有研究表明，风速预报的准确性以及风电功率预测模型的稳定性是影响风电功率预测的重要因素。目前，风电功率预测模型种类繁多，但是大多数模型对数据质量的要求较高，异常数据对模型的稳定性影响较大，而人工神经网络等智能学习方法在工程应用中容易出现过拟合、不收敛等问题，工程应用稳定性不够，因此，如何便捷高效的进行风电功率预测是亟需解决的问题。


技术实现要素：

4.为了克服上述缺陷，提出了本发明，以提供解决或至少部分地解决如何便捷高效的进行风电功率预测的技术问题的基于风速区间等分建模的风电功率预测方法及装置。
5.第一方面，提供一种基于风速区间等分建模的风电功率预测方法，所述基于风速区间等分建模的风电功率预测方法包括：
6.获取预测时刻的风速数据所属预设风速区间；
7.将所述预设风速区间的风电功率代表值作为预测时刻的风电功率预测值；
8.其中，所述预设风速区间的风电功率代表值是根据风电机组轮毂高度处测量的历史风速数据及其对应的风电功率确定的。
9.优选的，所述预设风速区间包括：0至风电场切入风速、按照既定风速间隔在电场切入风速和风电场切出风速之间划分的风速区间以及风电场切出风速至无穷大。
10.进一步的，所述预设风速区间的风电功率代表值的确定过程包括：
11.当所述预设风速区间为0至风电场切入风速时，所述预设风速区间的风电功率代表值为0；
12.当所述预设风速区间为风电场切出风速至无穷大时，所述预设风速区间的风电功率代表值为风电机组的额定功率；
13.当所述预设风速区间为按照既定风速间隔在电场切入风速和风电场切出风速划分的风速区间时，基于风电机组轮毂高度处的历史测量风速数据确定所述预设风速区间的风电功率代表值。
14.进一步的，所述基于风电机组轮毂高度处的历史测量风速数据确定所述预设风速区间的风电功率代表值，包括：
15.若风电机组轮毂高度处测量的历史风速数据在第i个预设风速区间内，则将所述风电机组轮毂高度处测量的历史风速数据对应的风电功率作为所述第i个预设风速区间对
应的风电功率样本；
16.将所述第i个预设风速区间对应的风电功率样本进行升/降序排列后选择样本的中位数作为所述第i个预设风速区间的风电功率代表值；
17.其中，i∈[1,m]，m为预设风速区间总数。
[0018]
进一步的，所述样本的中位数的获取过程包括：
[0019]
若样本中的功率数据总数为奇数，则选择样本中间位置的一个功率数据作为样本的中位数；
[0020]
若样本中的功率数据总数为偶数，则选择样本中间位置的两个功率数据的平均值作为样本的中位数。
[0021]
第二方面，提供一种基于风速区间等分建模的风电功率预测装置，所述基于风速区间等分建模的风电功率预测装置包括：
[0022]
获取单元，用于获取预测时刻的风速数据所属预设风速区间；
[0023]
预测单元，用于将所述预设风速区间的风电功率代表值作为预测时刻的风电功率预测值；
[0024]
其中，所述预设风速区间的风电功率代表值是根据风电机组轮毂高度处测量的历史风速数据及其对应的风电功率确定的。
[0025]
优选的，所述预设风速区间包括：0至风电场切入风速、按照既定风速间隔在电场切入风速和风电场切出风速之间划分的风速区间以及风电场切出风速至无穷大。
[0026]
进一步的，所述预设风速区间的风电功率代表值的确定过程包括：
[0027]
当所述预设风速区间为0至风电场切入风速时，所述预设风速区间的风电功率代表值为0；
[0028]
当所述预设风速区间为风电场切出风速至无穷大时，所述预设风速区间的风电功率代表值为风电机组的额定功率；
[0029]
当所述预设风速区间为按照既定风速间隔在电场切入风速和风电场切出风速划分的风速区间时，基于风电机组轮毂高度处的历史测量风速数据确定所述预设风速区间的风电功率代表值。
[0030]
进一步的，所述基于风电机组轮毂高度处的历史测量风速数据确定所述预设风速区间的风电功率代表值，包括：
[0031]
若风电机组轮毂高度处测量的历史风速数据在第i个预设风速区间内，则将所述风电机组轮毂高度处测量的历史风速数据对应的风电功率作为所述第i个预设风速区间对应的风电功率样本；
[0032]
将所述第i个预设风速区间对应的风电功率样本进行升/降序排列后选择样本的中位数作为所述第i个预设风速区间的风电功率代表值；
[0033]
其中，i∈[1,m]，m为预设风速区间总数。
[0034]
进一步的，所述样本的中位数的获取过程包括：
[0035]
若样本中的功率数据总数为奇数，则选择样本中间位置的一个功率数据作为样本的中位数；
[0036]
若样本中的功率数据总数为偶数，则选择样本中间位置的两个功率数据的平均值作为样本的中位数。
[0037]
第三方面，提供一种存储装置，该存储装置其中存储有多条程序代码，所述程序代码适于由处理器加载并运行以执行上述任一项技术方案所述的基于风速区间等分建模的风电功率预测方法。
[0038]
第四方面，提供一种控制装置，该控制装置包括处理器和存储装置，所述存储装置适于存储多条程序代码，所述程序代码适于由所述处理器加载并运行以执行上述任一项技术方案所述的基于风速区间等分建模的风电功率预测方法。
[0039]
本发明上述一个或多个技术方案，至少具有如下一种或多种有益效果：
[0040]
针对现有模型数据质量依赖度高、智能算法工程应用稳定性不足的问题，本发明提供的了一种基于风速区间等分建模的风电功率预测方法及装置，包括：获取预测时刻的风速数据所属预设风速区间；将所述预设风速区间的风电功率代表值作为预测时刻的风电功率预测值；其中，所述预设风速区间的风电功率代表值是根据风电机组轮毂高度处测量的历史风速数据及其对应的风电功率确定的；该方法对于历史样本中的异常数据的敏感性较低，且预测过程不存在复杂的函数计算，具有较高的预报稳定性和有效性。
附图说明
[0041]
图1是本发明的一个应用场景中不同风速区间代表值曲线；
[0042]
图2是本发明的一个应用场景中风电功率预报曲线；
[0043]
图3是根据本发明的一个实施例的基于风速区间等分建模的风电功率预测方法的主要步骤流程示意图；
[0044]
图4是根据本发明的一个实施例的基于风速区间等分建模的风电功率预测装置的主要结构框图。
具体实施方式
[0045]
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的详细说明。
[0046]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
[0047]
目前传统的风电功率预测模型种类繁多，但是大多数模型对数据质量的要求较高，异常数据对模型的稳定性影响较大，而人工神经网络等智能学习方法在工程应用中容易出现过拟合、不收敛等问题，工程应用稳定性不够，因此，如何便捷高效的进行风电功率预测是亟需解决的问题。
[0048]
本发明提供了一种基于风速区间等分建模的风电功率预测方法，在本发明的一个应用场景中，对某48mw风电场模的风电功率进行预测，具体实施步骤如下：
[0049]
步骤1：构建训练样本数据集；
[0050]
选取该风电场历史8个月的风电机组轮毂高度测量风速数据以及对应时刻的风电场输出有功功率数据，时间间隔5min，共计34848组样本。
[0051]
步骤2：按照固定风速间隔划分风速区间，并将训练样本按照所属风速区间进行分类，建立对应风速区间的样本数据集；
[0052]
具体既定风速间隔按照0.1m划分风速区间，风电机组切入风速2m/s，切出风速25m/s，划分成232个风速间隔，将训练样本按照所属风速区间进行分类，建立对应风速区间的样本数据集。
[0053]
步骤3：将不同风速区间内的风电场功率数据按照大小排序，选取其中位数作为该风速区间的代表值；
[0054]
具体不同风速区间代表值曲线如图1所示：
[0055]
步骤4：确定数值天气预报的预报风速所属风速区间，将该风速区间的代表值作为预报值。
[0056]
具体实施例以8月3日至8月6日为例，预报曲线如图2所示：
[0057]
从图中可以看出，本发明所提方法能够取得较好的预报精度，统计结果表明，图示时段内预报平均准确率达到87％，满足地区预报考核要求，实施例验证本发明方法的有效性。
[0058]
参阅附图3，图3是根据本发明的一个实施例的基于风速区间等分建模的风电功率预测方法的主要步骤流程示意图。如图3所示，本发明实施例中的基于风速区间等分建模的风电功率预测方法主要包括以下步骤：
[0059]
步骤s101：获取预测时刻的风速数据所属预设风速区间；
[0060]
在本实施例中，所述预设风速区间包括：0至风电场切入风速、按照既定风速间隔在电场切入风速和风电场切出风速之间划分的风速区间以及风电场切出风速至无穷大。
[0061]
一个实施方式中，既定风速间隔按照0.1m划分风速区间，风电机组切入风速2m/s，切出风速25m/s，划分成232个风速间隔；
[0062]
步骤s102：将所述预设风速区间的风电功率代表值作为预测时刻的风电功率预测值；
[0063]
在本实施例中，所述预设风速区间的风电功率代表值是根据风电机组轮毂高度处测量的历史风速数据及其对应的风电功率确定的。
[0064]
一个实施方式中，所述预设风速区间的风电功率代表值的确定过程包括：
[0065]
当所述预设风速区间为0至风电场切入风速时，所述预设风速区间的风电功率代表值为0；
[0066]
当所述预设风速区间为风电场切出风速至无穷大时，所述预设风速区间的风电功率代表值为风电机组的额定功率；
[0067]
当所述预设风速区间为按照既定风速间隔在电场切入风速和风电场切出风速划分的风速区间时，基于风电机组轮毂高度处的历史测量风速数据确定所述预设风速区间的风电功率代表值。
[0068]
一个实施方式中，所述基于风电机组轮毂高度处的历史测量风速数据确定所述预设风速区间的风电功率代表值，包括：
[0069]
若风电机组轮毂高度处测量的历史风速数据在第i个预设风速区间内，则将所述风电机组轮毂高度处测量的历史风速数据对应的风电功率作为所述第i个预设风速区间对应的风电功率样本；
[0070]
将所述第i个预设风速区间对应的风电功率样本进行升/降序排列后选择样本的中位数作为所述第i个预设风速区间的风电功率代表值；
[0071]
其中，i∈[1,m]，m为预设风速区间总数。
[0072]
另一个实施方式中，所述样本的中位数的获取过程包括：
[0073]
若样本中的功率数据总数为奇数，则选择样本中间位置的一个功率数据作为样本的中位数；
[0074]
若样本中的功率数据总数为偶数，则选择样本中间位置的两个功率数据的平均值作为样本的中位数。
[0075]
基于同一发明构思，本发明还提供一种基于风速区间等分建模的风电功率预测装置，如图4所示，所述基于风速区间等分建模的风电功率预测装置包括：
[0076]
获取单元，用于获取预测时刻的风速数据所属预设风速区间；
[0077]
预测单元，用于将所述预设风速区间的风电功率代表值作为预测时刻的风电功率预测值；
[0078]
其中，所述预设风速区间的风电功率代表值是根据风电机组轮毂高度处测量的历史风速数据及其对应的风电功率确定的。
[0079]
优选的，所述预设风速区间包括：0至风电场切入风速、按照既定风速间隔在电场切入风速和风电场切出风速之间划分的风速区间以及风电场切出风速至无穷大。
[0080]
进一步的，所述预设风速区间的风电功率代表值的确定过程包括：
[0081]
当所述预设风速区间为0至风电场切入风速时，所述预设风速区间的风电功率代表值为0；
[0082]
当所述预设风速区间为风电场切出风速至无穷大时，所述预设风速区间的风电功率代表值为风电机组的额定功率；
[0083]
当所述预设风速区间为按照既定风速间隔在电场切入风速和风电场切出风速划分的风速区间时，基于风电机组轮毂高度处的历史测量风速数据确定所述预设风速区间的风电功率代表值。
[0084]
进一步的，所述基于风电机组轮毂高度处的历史测量风速数据确定所述预设风速区间的风电功率代表值，包括：
[0085]
若风电机组轮毂高度处测量的历史风速数据在第i个预设风速区间内，则将所述风电机组轮毂高度处测量的历史风速数据对应的风电功率作为所述第i个预设风速区间对应的风电功率样本；
[0086]
将所述第i个预设风速区间对应的风电功率样本进行升/降序排列后选择样本的中位数作为所述第i个预设风速区间的风电功率代表值；
[0087]
其中，i∈[1,m]，m为预设风速区间总数。
[0088]
优选的，所述样本的中位数的获取过程包括：
[0089]
若样本中的功率数据总数为奇数，则选择样本中间位置的一个功率数据作为样本的中位数；
[0090]
若样本中的功率数据总数为偶数，则选择样本中间位置的两个功率数据的平均值作为样本的中位数。
[0091]
进一步的，本发明还提供了一种存储装置，该存储装置其中存储有多条程序代码，所述程序代码适于由处理器加载并运行以执行上述任一项技术方案所述的基于风速区间等分建模的风电功率预测方法。
[0092]
进一步的，本发明还提供了一种控制装置，该控制装置包括处理器和存储装置，所述存储装置适于存储多条程序代码，所述程序代码适于由所述处理器加载并运行以执行上述任一项技术方案所述的基于风速区间等分建模的风电功率预测方法。
[0093]
本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0094]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0095]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0096]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0097]
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。