[发明专利]风电功率组合预测方法、装置、计算机设备和可读存储介质

权利要求书

1.一种风电功率预测方法，其特征在于，所述方法包括：

根据风电功率预测值和数值天气预报预测值，建立预测误差修正模型；

采用每一个所述预测误差修正模型计算风电功率预测误差估计值；

通过所述风电功率预测值以及风电机组组合模型，确定机组启停方式；

通过所述机组启停方式获取每一个所述预测误差修正模型对应的容错度；

根据每一个所述预测误差修正模型的容错度，采用粒子群算法确定每一个所述预测误差修正模型的最优权重；

根据每一个所述预测误差修正模型的最优权重，及每一个对应的风电功率预测误差估计值加权求平均，得到风电功率预测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据风电功率预测值和数值天气预报预测值，建立误差修正模型的步骤包括：

根据风电功率预测值，以及数值天气预报预测值中的风速预测值和风向预测值，建立预测误差修正模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述机组启停方式获取每一个所述预测误差修正模型对应的容错度的步骤包括：

通过所述机组启停方式，确定上调容错量；

根据所述上调容错量及风电功率预测值，计算每一个所述预测误差修正模型对应的容错度。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每一个所述预测误差修正模型的容错度，采用粒子群算法确定每一个所述预测误差修正模型的最优权重的步骤包括：

将所述风电功率预测误差估计值，以及每一个所述预测误差修正模型预设的权重进行线性组合，得到组合预测误差估计值；

根据所述组合预测误差估计值以及每一个所述预测误差修正模型的容错度，采用所述粒子群算法确定每一个所述预测误差修正模型的最优权重。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述组合预测误差估计值以及每一个所述预测误差修正模型的容错度，采用所述粒子群算法确定每一个所述预测误差修正模型的最优权重的步骤包括：

根据所述组合预测误差估计值以及每一个所述预测误差修正模型的容错度，采用所述粒子群算法选取每一个所述预测误差修正模型的容错度最大时对应的权重，确定为每一个所述预测误差修正模型的最优权重。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述风电功率预测结果通过以下公式获取：

其中，X_i表示通过每一个所述预测误差修正模型获取的风电功率预测误差估计值，λ_i表示每一个所述预测误差修正模型对应的最优权重，M表示建立的预测误差修正模型数量。

7.一种风电功率预测装置，其特征在于，包括：

建模模块，用于根据风电功率预测误差和数值天气预报预测值，建立预测误差修正模型；

计算模块，用于采用每一个所述预测误差修正模型计算风电功率预测误差估计值；

获取容错度模块，用于通过所述风电功率预测值以及风电机组组合模型，确定机组启停方式，并通过所述机组启停方式获取每一个所述预测误差修正模型对应的容错度；

确定最优权重模块，用于根据每一个所述预测误差修正模型的容错度，采用粒子群算法确定每一个所述预测误差修正模型的最优权重；

计算预测结果模块，用于根据每一个所述预测误差修正模型的最优权重，及每一个对应的风电功率预测误差估计值加权求平均，得到风电功率预测结果。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述建模模块具体用于根据风电功率预测值，以及数值天气预报预测值中的风速预测值和风向预测值，建立预测误差修正模型。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。

10.一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。