[发明专利]中长期风电发电量预测方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种中长期风电发电量预测方法，其特征在于，包括：

按照预设时间单位获取特定风电场的预设历史时间段内的历史观测风速、历史实际风速以及历史风电发电量；

基于所述历史实际风速对所述历史观测风速进行基线校正；

对校正后的所述历史观测风速进行小波分解以形成小波基函数；

基于所述小波基函数预测预设未来时间的所述预设时间单位的预测观测风速；以及

基于所述预设未来时间的所述预设时间单位的所述预测观测风速，使用风电发电量预测模型来预测所述预设未来时间的所述预设时间单位的预测发电量，其中所述风电发电量预测模型是基于校正后的所述历史观测风速和所述历史风电发电量训练得到。

2.根据权利要求1所述的中长期风电发电量预测方法，其特征在于，

在对所述历史观测风速进行基线校正之前，所述中长期风电发电量预测方法进一步包括对所述历史实际风速和所述历史风电发电量进行数据清洗。

3.根据权利要求2所述的中长期风电发电量预测方法，其特征在于，

所述数据清洗包括去除所述历史实际风速和所述历史风电发电量中的死值和/或异常值。

4.根据权利要求1所述的中长期风电发电量预测方法，其特征在于，

基于以下公式对所述历史观测风速进行基线校正：

其中，为校正后的所述历史观测风速，为所述历史实际风速，为所述预设历史时间段内的所有所述历史实际风速的平均值，为所述预设历史时间段内的所有所述历史观测风速的平均值，为所述预设历史时间段内的所有所述历史实际风速的中位值，为所述预设历史时间段内的所有所述历史观测风速的中位值。

5.根据权利要求1所述的中长期风电发电量预测方法，其特征在于，

所述对校正后的所述历史观测风速进行小波分解以形成小波基函数包括：

生成校正后的所述历史观测风速与年份的数列；以及

将所述数列进行小波分解以生成所述小波基函数。

6.根据权利要求5所述的中长期风电发电量预测方法，其特征在于，

按照如下公式将所述数列进行小波分解以生成所述小波基函数：

其中，f(t)为所述小波基函数，其中t表示年份，是父小波，ψ(t)是母小波，c_k为使所述父小波内积等于1的变量，d_j,k为使所述母小波内积等于1的变量，j和k为变量。

7.根据权利要求6所述的中长期风电发电量预测方法，其特征在于，

所述父小波如下：

所述母小波如下：

ψ(t)＝2^j/2ψ(2^jt-k)。

8.根据权利要求1所述的中长期风电发电量预测方法，其特征在于，

所述风电发电量预测模型为非线性回归模型。

9.一种中长期风电发电量预测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于按照预设时间单位，获取预定风电场的预设历史时间段内的历史观测风速、历史实际风速以及所述预设时间单位内的历史风电发电量；

校正模块，用于基于所述历史实际风速对所述历史观测风速进行基线校正；

小波分解模块，用于对校正后的所述历史观测风速进行小波分解以形成小波基函数；

预测观测风速预测模块，用于基于所述小波基函数预测预设未来时间的所述预设时间单位的预测观测风速；以及

预测发电量预测模块，用于基于所述预设时间单位的所述预测观测风速，使用风电发电量预测模型来预测所述预设未来时间的所述预设时间单位的预测发电量，其中所述风电发电量预测模型是基于校正后的所述历史观测风速和所述历史风电发电量训练得到。