[发明专利]一种基于混合高斯分布的风电功率实时预测误差分析方法

说明书

技术领域

本发明涉及风电技术领域，是一种基于混合高斯分布的风电功率实时预测误差分析方法。

背景技术

近年来，随着风电装机容量及渗透率在电力系统中的不断提高，风电功率预测方法更多 地被国内外研究人员所关注。预测方法一直以来被认为是提高风电功率预测精度的最主要途 径，国内外的相关学者做了大量工作，如时间序列法、相空间重构法、人工神经网络法、组 合预测法、非参数估计法、支持向量机法等。风电功率的变化不具备明显的规律性，故目前 的风电功率预测精度仍有限，因此对风电功率预测误差分析尤为重要。

风电功率预测所产生的误差从时域上分析应该属于无规则的白噪声序列，从误差出现频 率来看应该呈现出一定的概率分布。在实际预测中大量样本所呈现的误差分布可能较为接近 正态分布，但由于预测方法和实际环境的不同而存在较大的差异，因此应针对不同预测方法， 不同风电场规模提出一种通用的方法。实时预测是指自上报时刻起未来15分至4小时的预测 预报，时间分辨率为15分钟，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，而实时预测误差即为实时预测模式下的误差。

发明内容

本发明的目的是，提供一种科学合理，适用性强，预测精度高，直接依据实时预测误差 分布特性的基于混合高斯分布的风电功率实时预测误差分析方法。

本发明的目的是由以下技术方案来实现的：一种基于混合高斯分布的风电功率实时预测 误差分析方法，它包括以下步骤：

1)数据采集及处理

采集风电场风电功率实测数据和预测数据，采样时间间隔为15min，计算风电功率预测误 差标幺值为

Pw=PR(t)-P(t)Pcap---(1)]]>

其中，P_R(t)为风电功率预测值，P(t)为风电功率真实值，P_cap为风机开机容量；

2)建立混合高斯分布模型

混合高斯分布模型是多个高斯分布的线性组合，对于高斯分布的概率密度函数表达式， 如式(2)所示，