[发明专利]基于秩次集对分析的风电功率实时预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及风电技术领域，是一种基于秩次集对分析的风电功率实时预测方法。

背景技术

风能是免费的，所以人们希望由风能产生的电能尽可能的被电网接受。然而，风具有随机性和间歇性，它产生的可用电力供应量是未知的，当允许大量风电并网时将给电力系统带来严峻的挑战。风电功率预测在应对这些挑战中扮演着重要角色。电力系统必须具有强大的调度能力，以此处理由新增风电机组带来的功率波动问题，从而实现风电渗透率的不断提高。因此，在新能源发展白热化的时期，短期风电预测是非常重要的技术研究，通过对风电场发电量进行短期的精确预测，可以缓解电力系统调频、调峰压力，提高风电接纳能力。

风电功率实时多步滚动预报要求每15分钟滚动上报未来15分钟至4小时的风电功率预测数据，可见对于风电功率实时预测，每天需要进行96次预测，每次预报的数据量为16个(即l＝16)。

发明内容

本发明的目的是，提供一种基于数据，非直觉任意给定，具有自学能力，能够使风电功率多步滚动实时预测，且满足精度要求，科学合理，适用性强的基于秩次集对分析的风电功率实时预测方法。

本发明的目的是由以下技术方案来实现的：.一种基于秩次集对分析的风电功率实时预测方法，其特征在于，它包括以下步骤：

(1)数据采集及处理

采集风电场各风力机组每15分钟间隔的实际风电功率数据，采用两个装机容量不同的风电场的数据作为算例，以整个风电场输出的总功率为研究对象，时间跨度为一个月，预测时，选择前23天的数据用于秩次集对分析建模，选取最后7天的数据作为预测样本；

(2)建立多步滚动预测模式

进行风电功率预测时，一般已知建模域所有时刻风电功率的实际值P(t-nΔt)，n＝0，1，2…N，因此建模域的历史数据数量为N+1，需要预测的风电功率为P(t+lΔt)，l＝1,2…L，L为多步预测的步数，令表示滚动多步预测模式下的风电功率预测值，在滚动多步预测方式下有：

P^r(t+lΔt)=f(P(t-(N-l+1)Δt),...,P(t-Δt),P(t),P^r(t+Δt),...,P^r(t+(l-1)Δt))---(1)]]>

其中f代表所选预测方法对应的映射关系；

(3)建立基于秩次集对分析的风电功率多步预测模型