[发明专利]一种基于随机扰动的超短期功率预测数据修正方法及系统

权利要求书

1.一种基于随机扰动的超短期功率预测数据修正方法，其特征在于，所述方法包括：

获取风电场原始超短期预测功率数据，并随机选取H组所述原始超短期预测功率数据的偏差值；

利用概率密度函数确定各组中各偏差值的概率；

根据所述各组中各偏差值的概率筛选出风电场发电量最大时对应的一组偏差值；

基于筛选的一组偏差值对所述风电场原始超短期预测功率数据进行修正。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述随机选取的H组所述原始超短期预测功率数据的偏差值为满足预设约束的偏差值；

其中，所述预设约束包括：

式中，M为第一给定正数，P_bias,i为第i个偏差值，e为第二给定正数，N为一组中偏差值的总个数，f(P_bias,i)为第i个偏差值对应的概率，Var(P_bias,h)为第h组偏差值的方差，h∈H，S为第三给定正数。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述概率密度函数的计算式如下：

式中，P_bias,i为第i个偏差值,f(P_bias,i)为第i个偏差值对应的概率。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述各组中偏差值的概率筛选出风电场发电量最大时对应的一组偏差值，包括：

获取各偏差值对应的风电场发电量；

分别确定各组中各偏差值的概率与其对应的风电场发电量的乘积之和；

筛选出乘积之和最大的一组偏差值为所述风电场发电量最大时对应的一组偏差值。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于筛选的一组偏差值对所述风电场原始超短期预测功率数据进行修正，包括：

分别利用各偏差值对所述风电场原始超短期预测功率数据进行修正，得到N个修正后的超短期预测功率数据；

确定所述N个修正后的超短期预测功率数据的平均值，并将所述平均值作为所述风电场原始超短期预测功率数据的修正值。

6.一种基于随机扰动的超短期功率预测数据修正系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取风电场原始超短期预测功率数据，并随机选取H组所述原始超短期预测功率数据的偏差值；

确定模块，用于利用概率密度函数确定各组中偏差值的概率；

筛选模块，用于根据所述各组中偏差值的概率筛选出风电场发电量最大时对应的一组偏差值；

修正模块，用于基于筛选的一组偏差值对所述风电场原始超短期预测功率数据进行修正。

7.如权利要求6所述的超短期功率预测数据修正系统，其特征在于，所述筛选模块，包括：

获取单元，用于获取各偏差值对应的风电场发电量；

确定单元，用于分别确定各组中各偏差值的概率与其对应的风电场发电量的乘积之和；

筛选单元，用于筛选出乘积之和最大的一组偏差值为所述风电场发电量最大时对应的一组偏差值。

8.如权利要求6所述的超短期功率预测数据修正系统，其特征在于，所述修正模块，包括：

第一修正单元，用于分别利用各偏差值对所述风电场原始超短期预测功率数据进行修正，得到N个修正后的超短期预测功率数据；

第二修正单元，用于确定所述N个修正后的超短期预测功率数据的平均值，并将所述平均值作为所述风电场原始超短期预测功率数据的修正值。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如权利要求1至5中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的方法。