[发明专利]一种用于风电场功率预测的风速预测方法

说明书

本发明公开了一种用于风电场功率预测的风速预测方法，包括步骤一、随机抽取多个时间段内的风速测量数据和风速预测数据；二、计算每个时间段内的风速预测偏差数据，并进行数据清洗；三、归一化处理；四、离群点检测；五、拟合风速预测偏差曲线，得到风速预测偏差值的基础模型；六、得到预测偏差数据集；七、构建极限学习机的训练集；八、构建两个极限学习机模型，训练得到风速预测偏差值的偏差校正模型；九、通过风速预测偏差值的基础模型和风速预测偏差值的偏差校正模型，得到风速的最终预测值。本发明基于偏差校正技术进行风速预测，能够结合现有的风速预测方法进行风速预测，进一步提高风速预测的精度，效果显著，便于推广。

技术领域

本发明属于新能源发电技术领域，具体涉及一种用于风电场功率预测的风速预测方法。

背景技术

为了应对能源危机和环境问题，可再生能源发电在世界范围内得到了飞速发展。作为一种典型的可再生能源发电方式，风力发电在现代电网中的渗透率日益增加。然而，由于风能具有强不确定性，高风电渗透率给电网的稳定运行带来极大挑战，是电力调度部门急需解决的重要问题，实现风电场功率的精确预测是解决这一问题的关键途径。

实现风电场功率的精确预测主要通过对风速的精确预测，预测是一种对未来的估算，它与客观实际不可避免的存在一定的差距，这个差距就是预测偏差。现有技术中，有很多种对风速预测的有效方法，预测精度也越来越高，但还缺乏有效的从预测偏差角度出发的，采用偏差校正技术进行风速预测的合理方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种用于风电场功率预测的风速预测方法，其方法步骤简单，设计合理，实现方便，基于偏差校正技术进行风速预测，能够结合现有的风速预测方法进行风速预测，进一步提高风速预测的精度，进而取得更好的风电场功率预测效果，效果显著，便于推广。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种用于风电场功率预测的风速预测方法，包括以下步骤：

步骤一、在风电场正常运行过程中，随机抽取多个时间段内的风速测量数据和风速预测数据；

步骤二、计算每个时间段内的风速预测偏差数据，并进行数据清洗；

步骤三、对风速预测偏差数据进行归一化处理；

步骤四、采用K-NN算法对归一化数据进行离群点检测；

步骤五、采用logistic函数拟合风速预测偏差曲线，得到风速预测偏差值的基础模型；

步骤六、采用风速预测偏差值的基础模型预测风速，得到预测偏差数据集；

步骤七、采用低通滤波器以预测偏差数据集构建极限学习机的训练集；

步骤八、构建两个极限学习机模型，采用步骤七中训练集进行训练，得到风速预测偏差值的偏差校正模型；

步骤九、通过风速预测偏差值的基础模型和风速预测偏差值的偏差校正模型，得到风速的最终预测值；

步骤901、将风电场t时刻的风速预测值V_CAL输入到步骤五中风速预测偏差值的基础模型中，得到风速预测偏差基础值V_BASE；

步骤902、将t-20，t-19，...，t-1时刻的风速预测偏差作为输入特征输入到步骤七中的低通滤波器中，得到输入特征的高频部分和低频部分；

步骤903、将输入特征的高频部分和低频部分分别输入到风速预测偏差值的偏差校正模型中，得到高频偏差校正量f_ELMH和低频偏差校正量f_ELML；

步骤904、得到风速的最终预测值为V_CAL+V_BASE+f_ELMH+f_ELML。