[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

说明书

本发明提供的风电功率预测方法预测误差极值分析方法、装置、计算机设备及可读存储介质，该方法包括：根据风电功率预测误差和数值天气预报预测值，建立多个预测误差修正模型，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，得到多个风电功率预测误差估计值，获取每一个所述预测误差修正模型的容错度，根据每一个容错度确定每一个所述预测误差修正模型的最优权重，根据每一个预测误差修正模型的最优权重，及每一个风电功率预测误差估计值，得到风电功率预测结果。由于计算机设备通过确定机组启停方式计算预测误差的容错度，以容错度指标为依据进行权重计算，以增大机组启停方式包容预测误差的能力，从而提高预测结果的可用性。

技术领域

本发明涉及风电功率预测技术领域，特别是涉及一种风电功率组合预测方法、装置、计算机设备和可读存储介质。

背景技术

随着环境污染和能源短缺问题日趋严重，风电以其资源丰富、清洁无污染、实际占地少、可再生性等优势受到人类的广泛关注。由于风电具有的随机性和波动性对电网产生的较大冲击给风电产业的发展带来了巨大挑战，所以需要采用风电功率预测技术来解决这一问题。在风电功率预测过程中，每种预测方法应用的数据大致相同，单一预测方法具有精度低的缺点，应用较少，如果因为某个单项预测方法误差较大就放弃使用，可能会导致部分有用信息丢失。因此，需要采用一种组合预测方法解决这一问题，且组合预测中最关键的是确定用于组合的各个模型的权重系数。

传统技术中，是以统计精度为目标进行各种优化，采用方差倒数法计算获得每个模型的权重系数。

但是，传统技术没有考虑风电功率预测用于机组组合时对于火电机组开机方式的影响，导致预测结果的可用性低。

发明内容

基于此，有必要针对传统技术中没有考虑风电功率预测用于机组组合时对于火电机组开机方式的影响，导致预测结果的可用性低的问题，提供一种风电功率预测方法。

第一方面，本发明实施例提供一种风电功率预测方法，包括：

根据风电功率预测误差和数值天气预报预测值，建立多个预测误差修正模型；

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，得到多个风电功率预测误差估计值；

获取每一个所述预测误差修正模型的容错度；

根据每一个所述预测误差修正模型的容错度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，得到风电功率预测结果。

在其中一个实施例中，所述根据风电功率预测误差和数值天气预报预测值，建立多个误差修正模型，包括：

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

在其中一个实施例中，所述获取每一个所述误差修正模型的容错度，包括：

通过每一个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。

在其中一个实施例中，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，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。

在其中一个实施例中，所述根据每一个所述预测误差修正模型的容错度确定每一个所述预测误差修正模型的最优权重，包括：

将所述多个风电功率预测误差估计值进行线性组合，得到组合预测误差估计值；