[发明专利]一种风电场短期功率预测方法

说明书

本发明公开了一种风电场短期功率预测方法，包含如下步骤：(1)初始化数据选择天数；(2)对这段时间内风电场的实际发电功率和短期功率预测数据，求解各自的平均值；(3)对实际发电功率和短期功率预测数据求解相关性系数r1，根据r1的结果进行差异化处理，最终实现风电场的短期功率预测。本发明避免了风电场对数值天气预报中的预报风速过度依赖，提高了对预报风速偏差较大时的风电场短期功率预测准确率。

技术领域

本发明涉及新能源功率预测方法，尤其涉及一种风电场短期功率预测方法。

背景技术

目前风电场的建设越来越多，风电场功率预测是风电场中重要的环节。短期功率预 测是风电场功率预测中重要的环节，风电场短期功率预测精度的高低，对风电场的发电效益至关重要，提高风电场短期功率预测精度，有利于促进电网消纳风电场的发电量， 提升风电场的经济效益。

现有的风电场短期功率预测采用的是人工智能算法，根据输入的风电场实际风速和 实际发电功率数据，采用人工智能算法后，计算出风电场的实际风速和实际发电功率的映射关系，再输入数值天气预报中的风电场预报风速，计算出风电场的短期功率预测数值。现有方法由于过度依赖数值天气预报，一旦数值天气预报数据出现较大偏差，映射 关系越准确，短期功率预测的误差越大，导致短期功率预测的准确率偏低。

发明内容

发明目的：本发明的目的是提供一种预测准确率和预测精度高的风电场短期功率预 测方法。

技术方案：本发明所述的预测方法包含如下步骤：

(1)初始化数据选择天数；

(2)对这段时间内风电场的实际发电功率和短期功率预测数据，求解各自的平均值；

(3)对实际发电功率和短期功率预测数据求解相关性系数r1，根据r1的结果进行差异化处理，最终实现风电场的短期功率预测。

步骤(1)中，初始化数据天数选择28天，或者4周～24周的整数倍。

所述步骤(3)中，根据r1的结果进行差异化处理的具体过程是：如果r1≥0.65， 以P_实为输出，P_短期和每日编号N(范围为从1到96)作为输入，采用多元线性回归得出 参数a1、a2、a3满足：P_实＝a1*P_短期+a2*N+a3；

根据风电场风速-功率关系，输入风电场原始预报风速W_预报原始，计算出第二天的短期功率预测数据P_短期原始，将参数a1、a2、a3代入修正第二天96点的短期功率预测P_短期原始后，得出优化后的短期功率预测：P_短期优化＝a1*P_短期原始+a2*N+a3，实现风电场的短期功 率预测方法。

步骤(3)中，根据r1的结果进行差异化处理的具体过程是：如果r10.65，初始 化选取Wdays＝14天的风电场实际风速W_实和历史预报风速W_预报数据，对该段时间的实际 风速和预报风速数据求平均值，得到W_实平均和W_预报平均；求取实际风速和预报风速的相关 系数r2，根据r2的结果进行差异化处理，实现风电场的短期功率预测方法。