[发明专利]预测风速订正方法及其装置在审
申请号: | 201911189215.1 | 申请日: | 2019-11-28 |
公开(公告)号: | CN112633544A | 公开(公告)日: | 2021-04-09 |
发明(设计)人: | 金莹 | 申请(专利权)人: | 北京金风慧能技术有限公司 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/06 |
代理公司: | 北京铭硕知识产权代理有限公司 11286 | 代理人: | 曾世骁;张军 |
地址: | 100176 北京市大兴区北京经*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 预测 风速 订正 方法 及其 装置 | ||
本公开提供了一种预测风速订正方法及其装置。所述预测风速订正方法包括:获取风电场中的风力发电机组的预测风速时间序列;并且基于预测风速订正模型对所述预测风速时间序列进行订正,其中,所述预测风速订正模型基于所述风电场的观测数据回传时效所建立。
技术领域
本公开涉及风力发电技术领域,更具体地,本公开涉及一种对基于不同预测场景的预测风速进行订正的方法及其装置。
背景技术
随着风力发电规模日益增大,预测风功率的准确率成为影响风电大规模并网的重要问题。预测风功率的准确率极大地依赖预测风速的准确率。
常见的风速预测主要是基于传统数值天气预报得到的未来24小时风速预报。虽然数值天气预报能很好的预测风速的日平均情况,但是对高时间分辨率的风速变化预测误差较大,很难满足功率预测场景下对风速预测准确性的要求,并且数值天气预报中的物理过程是基于中小天气系统的发生发展机制而推导的一系列微积分方程组,里面包含了很多对大气环境的假设和对大气运动的简化,而在实际自然现象中有很多不确定性,这些不确定性不可能一一用公式的形式写入数值预报系统之中,这些自然现象中的不确定因素在局地,特别是风电场大小的范围上十分常见,甚至经常会成为影响风速变化的重要原因。
发明内容
本公开的示例性实施例提供了一种预测风速订正方法及其装置,至少解决上述技术问题和上文未提及的其它技术问题,并且提供下述的有益效果。
本公开的一方面在于提供一种预测风速订正方法,所述方法可以包括:获取风电场中的风力发电机组的预测风速时间序列;并且基于预测风速订正模型对预测风速时间序列进行订正,其中,预测风速订正模型基于风电场的观测数据回传时效所建立。
获取风电场中的风力发电机组的预测风速时间序列的步骤可以包括:基于数值天气预报模式获得网格格式的预测风速;根据风电场中的风力发电机组的机位点或测风塔的经纬度,从网格格式的预测风速中提取风电场中的每台风力发电机组的预测风速时间序列。
基于数值天气预报模式获得网格格式的预测风速的步骤可以包括:根据风电场中的风力发电机组的位置来确定数值预报区域;根据风电场的实际范围和预测功率的上报时间频率来确定数值预报区域的时空分辨率;基于时空分辨率对数值天气预报模式中的参数进行设置;并且使用数值预报区域以及设置后的数值天气预报模式来获得网格格式的预测风速。
基于数值天气预报模式获得网格格式的预测风速的步骤还可以包括:选择至少一种气象源;基于至少一种气象源中的每种气象源的特征对数值天气预报模式中的参数进行设置,以建立与每种气象源相应的数值预报程序;使用数值预报区域以及建立的数值预报程序来获得与每种气象源相应的网格格式的预测风速。
与每种气象源相应的数值预报程序的预测启动时间是根据每种气象源的获取时间被分别设置。
建立预测风速订正模型的步骤可以包括:基于观测数据回传时效确定用于建立预测风速订正模型的训练数据和建模时间间隔;使用确定的训练数据按照确定的建模时间间隔实时地建立预测风速订正模型,其中,训练数据包括训练观测风速、训练预测风速、验证观测风速和验证预测风速。
当风电场为新业务时,使用确定的训练数据按照确定的建模时间间隔实时地建立预测风速订正模型的步骤可以包括:选择至少一种机器学习模型,基于训练观测风速和训练预测风速对至少一种机器学习模型进行训练,来分别建立与至少一种机器学习模型相应的至少一种预测风速订正模型;使用至少一种预测风速订正模型对验证预测风速进行订正来获得与至少一种预测风速订正模型中的每一种相应的订正的验证预测风速;对与至少一种预测风速订正模型中的每一种相应的订正的验证预测风速和验证观测风速进行误差计算;并且将至少一种预测风速订正模型中的与最小误差相应的预测风速订正模型确定为预测风速订正模型。
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