[发明专利]一种基于多气象源的本地化智能发电功率预测系统

说明书

本发明涉及新能源技术领域，且公开了一种基于多气象源的本地化智能发电功率预测系统，包括预测云平台、实时测风塔和风电场，预测云平台发射端信号连接天气预报数值模块接收端。该基于多气象源的本地化智能发电功率预测系统，采用多种神经网络、机器学习、时序法、向量法等多种预测算法，以电站端实时采集的有功功率数据、发电设备历史数据，历史测风测光数据气象数据以及未来0‑72h数值天气预报数据等作为输入，通过多种预测算法计算出多种短期预测功率数据，再通过智能统计分析算法对多种短期预测数据进行准确率精度计算和分析对比，选择预测精度更高的结果，及时切换功率预测数据源，从而达到不断提升预测精度效果。

技术领域

本发明涉及新能源技术领域，具体为一种基于多气象源的本地化智能发电功率预测系统。

背景技术

当前新能源电站端功率预测系统，短期预测算法都是在各自预测厂家的云端服务器上部署的，包括预测使用的数值气象、功率预测算法等。

由于短期预测需要定期修改模型，所以需要对电站端的数据进行定期收资，收资周期长，且需要人为参与，如因客观原因不能定期收资，会对电站端功率预测精度会产生不利影响。

在这个背景下，考虑到预测修模数据需要实时性和有效性，结合人工智能技术发展，将软件、硬件、算法以及实时数据服务有效的结合起来，并通过新能源电站端本地化部署向客户提供更加稳定的、高效的、智能化的预测服务，因此需要一种可以提升功率预测系统准确率、及时性，智能性以及降低预测考核偏差的系统。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于多气象源的本地化智能发电功率预测系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于多气象源的本地化智能发电功率预测系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于多气象源的本地化智能发电功率预测系统，包括预测云平台、实时测风塔和风电场，所述预测云平台发射端信号连接天气预报数值模块接收端，所述实时测风塔发射端信号连接实时测风塔数据模块接收端，所述天气预报数值模块和实时测风塔数据模块发射端均信号连接III服务器用户接收端，所述III服务器用户发射端信号连接防火墙模块接收端，所述防火墙模块发射端信号连接反向隔离装置模块接收端，所述反向隔离装置模块发射端信号连接气象服务器模块接收端、高性能算法服务器接收端、数据库服务器模块接收端、用户工作站模块接收端和WEB服务器接收端，所述高性能算法服务器发射端、数据库服务器模块发射端、用户工作站模块发射端和WEB服务器发射端均信号连接局域网接收端，所述风电场发射端信号连接风机监控系统模块，所述风机监控系统模块发射端信号连接局域网接收端，所述局域网发射端信号连接调度中心接收端。

优选的，所述局域网接收端信号连接场站、集控间安防设备发射端，可以使场站、集控间安防设备将数据发送至局域网。

优选的，所述调度中心发射端信号连接分布式数据库集群存储模块接收端，可以将调度中心数据上传至分布式数据库集群存储模块内。

优选的，所述调度中心服务器性能至少满足64G内存，2TGb硬盘存储，8核以上CPU处理器，调度中心可以运行需要最低的硬件要求。

优选的，所述风机监控系统模块发送数据至局域网时需要防火墙模块进行确定，可以通过防火墙模块进行安全防护。

优选的，所述分布式数据库集群存储模块发射端信号连接有数据加密模块接收端，所述数据加密模块发射端信号连接有云数据储存库模块接收端，且所述云数据储存库模块为百度云网盘或微云。

优选的，所述场站、集控间安防设备接收端信号连接有安防机房系统模块发射端、楼宇对讲系统模块发射端、闭路监控系统模块发射端和防盗报警系统模块发射端。

与现有技术相比，本发明提供了一种基于多气象源的本地化智能发电功率预测系统，具备以下有益效果：