[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

说明书

本发明实施例提供一种中长期风电发电量预测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：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；基于历史实际风速对历史观测风速进行基线校正；对校正后的历史观测风速进行小波分解以形成小波基函数；基于小波基函数预测预设未来时间的预设时间单位的预测观测风速；以及基于预设时间单位的预测观测风速，使用风电发电量预测模型来预测预设未来时间的预设时间单位的预测发电量，其中风电发电量预测模型是基于校正后的历史观测风速和历史风电发电量训练得到。该方法基于小波分解可以准确预测中长期未来时间的风电发电量。

技术领域

本发明涉及风电发电技术领域，尤其涉及一种中长期风电发电量预测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

风力发电作为一种清洁的能源，越来越受到世界各国的重视。但是由于风速的不确定性和波动性，大规模的风电场并网会给电力系统带来严重的影响。为了减轻风电接入后对电力系统的不利影响，迫切需要对风电发电功率和发电量进行合理的准确预测。

对风电发电功率和发电量的预测分为短期和超短期预测以及中长期预测。其中中长期预测一般指一个月以上的时间段预测。中长期电量预测是调度部门和交易中心进行发电指标分配及定价的重要依据。而在现阶段，对中长期风电发电量预测的研究较少，并且仅有地方气象局具备风资源的中长期预测功能，但地方气象局的预测数据分辨率低，无法针对风电场实现区域精准预测，从而导致中长期风电发电量的预测准确率低。

发明内容

针对现有技术中的问题，本发明实施例提供一种中长期风电发电量预测方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中中长期风电发电量的预测准确率低的缺陷，实现准确的中长期风电发电量预测。

具体地，本发明实施例提供了以下技术方案：

第一方面，本发明实施例提供了一种中长期风电发电量预测方法，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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，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。