一種計(jì)及多風(fēng)電場(chǎng)相關(guān)性的區(qū)域風(fēng)電出力預(yù)測(cè)方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種計(jì)及多風(fēng)電場(chǎng)相關(guān)性的區(qū)域風(fēng)電出力預(yù)測(cè)方法。本發(fā)明基于ARIMA模型直接進(jìn)行單一風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)（直接預(yù)測(cè)功率法）；然后對(duì)該風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)多個(gè)機(jī)組進(jìn)行K-means聚類劃分為3類機(jī)群，并分段多次擬合求解每類機(jī)群P-V特性曲線，基于ARIMA模型進(jìn)行每類機(jī)組的風(fēng)速預(yù)測(cè)，根據(jù)每類機(jī)群P-V特性曲線和預(yù)測(cè)風(fēng)速值求解該機(jī)群功率預(yù)測(cè)曲線，得到該風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)值（預(yù)測(cè)風(fēng)速法預(yù)測(cè)功率）。將上述兩種功率預(yù)測(cè)法加權(quán)平均，得到一種新的組合預(yù)測(cè)法。本發(fā)明提出了基于M-Copula函數(shù)建立兩風(fēng)電場(chǎng)間輸出功率的相關(guān)性數(shù)學(xué)模型。基于該數(shù)學(xué)模型，采用組合預(yù)測(cè)功率法，進(jìn)行了計(jì)及相關(guān)性的區(qū)域多風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)。該方法提高了區(qū)域多風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)精度，減小了預(yù)測(cè)誤差。
【專利說(shuō)明】-種計(jì)及多風(fēng)電場(chǎng)相關(guān)性的區(qū)域風(fēng)電出力預(yù)測(cè)方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)預(yù)測(cè)與風(fēng)力發(fā)電配電【技術(shù)領(lǐng)域】。

【背景技術(shù)】
[0002] 風(fēng)電作為一種清潔的新型能源，具有波動(dòng)性、不確定性和間歇性。風(fēng)電的大規(guī)模接 入電網(wǎng)對(duì)電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和正常調(diào)度帶來(lái)巨大的挑戰(zhàn)。深入研究風(fēng)電功率預(yù)測(cè)技術(shù)， 可以降低風(fēng)電波動(dòng)性引入的不良影響，為電網(wǎng)的合理調(diào)度和穩(wěn)定運(yùn)行提供依據(jù)，從而提高 風(fēng)力發(fā)電的質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)效益。
[0003] 此外，電網(wǎng)內(nèi)的多個(gè)風(fēng)電場(chǎng)出力往往因其地理位置的遠(yuǎn)近而有著不同程度的相關(guān) 性，而這種相關(guān)性可以用Copula函數(shù)較準(zhǔn)確的描述出力。針對(duì)單一 Copula函數(shù)(如正態(tài) Copula、t -Copula、Frank Copula，Gumbel Copula 和 Clayton Copula)擬合風(fēng)電場(chǎng)出力 間的相關(guān)性時(shí)存在一定的局限，采用能更好擬合風(fēng)電場(chǎng)出力相關(guān)性的Μ-Copula函數(shù)。
[0004] 在進(jìn)行同一區(qū)域多風(fēng)電場(chǎng)的功率預(yù)測(cè)時(shí)，若不考慮此相關(guān)性，可能會(huì)導(dǎo)致功率預(yù) 測(cè)值出現(xiàn)較大誤差，從而造成系統(tǒng)規(guī)劃和運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估偏離實(shí)際。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 技術(shù)問(wèn)題：本發(fā)明的目的是提供一種計(jì)及多風(fēng)電場(chǎng)相關(guān)性的區(qū)域風(fēng)電出力預(yù)測(cè) 方法，在進(jìn)行同一區(qū)域多風(fēng)電場(chǎng)的功率預(yù)測(cè)時(shí)，基于M-Copula函數(shù)建立的多風(fēng)電場(chǎng)間的相 關(guān)性，采用組合預(yù)測(cè)功率法，進(jìn)行考慮相關(guān)性的區(qū)域多風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)，從而提高功率預(yù)測(cè) 精度，減小預(yù)測(cè)誤差。
[0006] 技術(shù)方案：本發(fā)明提出了一種新的組合功率預(yù)測(cè)方法，即將兩種功率預(yù)測(cè)方法進(jìn) 行組合，其中，法一：直接預(yù)測(cè)功率法，根據(jù)歷史功率數(shù)據(jù)，基于ARIMA模型直接進(jìn)行風(fēng)電場(chǎng) 總輸出功率的預(yù)測(cè)；法二：預(yù)測(cè)風(fēng)速法預(yù)測(cè)功率，根據(jù)歷史風(fēng)速數(shù)據(jù)，將某一風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)機(jī)組 分別進(jìn)行K-means聚類劃分機(jī)群，并求解每組機(jī)群的P-V (功率一風(fēng)速）特性曲線，進(jìn)行分 段多項(xiàng)式擬合，求解風(fēng)電場(chǎng)總出力表達(dá)式；基于ARIMA模型進(jìn)行每類機(jī)群風(fēng)速的預(yù)測(cè)，由預(yù) 測(cè)的風(fēng)速結(jié)果和P-V特性曲線，求解出每類機(jī)群功率預(yù)測(cè)值，再得到該風(fēng)電場(chǎng)的總輸出功 率預(yù)測(cè)。
[0007] 本發(fā)明是采用以下的技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn)的，包括下列步驟： Stepl :采集并篩選風(fēng)速及有功數(shù)據(jù)，剔除離網(wǎng)不工作的、異常狀況導(dǎo)致停機(jī)的以及發(fā) 生畸變的壞數(shù)據(jù)點(diǎn)； Step2 :直接預(yù)測(cè)功率法：根據(jù)歷史功率數(shù)據(jù)，基于ARIMA模型直接進(jìn)行風(fēng)電場(chǎng)總輸出 功率的預(yù)測(cè)； St印3 :預(yù)測(cè)風(fēng)速法預(yù)測(cè)功率； Step4 :組合預(yù)測(cè)功率法預(yù)測(cè)功率：將上述兩種功率預(yù)測(cè)方法加權(quán)平均組合，并利用最 小二乘法求解得到最優(yōu)權(quán)重系數(shù)； St印5 :基于M-copula理論建立兩風(fēng)電場(chǎng)間輸出功率的相關(guān)性模型，進(jìn)行最優(yōu)權(quán)重系 數(shù)及copula函數(shù)參數(shù)估計(jì)； Step6 :進(jìn)行未考慮相關(guān)性的多風(fēng)電場(chǎng)總輸出功率的預(yù)測(cè)；基于Step5的兩風(fēng)電場(chǎng)間輸 出功率的相關(guān)性模型，進(jìn)行計(jì)及相關(guān)性的多風(fēng)電場(chǎng)的功率預(yù)測(cè)； St印7 :分析預(yù)測(cè)結(jié)果：進(jìn)行St印2、St印3和St印4的三種預(yù)測(cè)功率法的預(yù)測(cè)誤差分 析；分析Step6中考慮與未考慮相關(guān)性的多風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)值結(jié)果。
[0008] 其中： 所述Step3的預(yù)測(cè)風(fēng)速法預(yù)測(cè)功率的方法為：根據(jù)歷史風(fēng)速和功率數(shù)據(jù)，將某一風(fēng)電 場(chǎng)內(nèi)機(jī)組分別進(jìn)行K-means聚類劃分機(jī)群，并求解每組機(jī)群的功率-風(fēng)速P-V特性曲線，進(jìn) 行分段多項(xiàng)式擬合，求解風(fēng)電場(chǎng)總出力表達(dá)式；基于ARIMA模型進(jìn)行每類機(jī)群風(fēng)速的預(yù)測(cè)， 由預(yù)測(cè)的風(fēng)速結(jié)果和P-V特性曲線，求解出每類機(jī)群功率預(yù)測(cè)值，再得到該風(fēng)電場(chǎng)的總輸 出功率預(yù)測(cè)。
[0009] 所述Step4的組合預(yù)測(cè)功率法預(yù)測(cè)功率的方法為：將Step2的直接預(yù) 測(cè)功率法和Step3的預(yù)測(cè)風(fēng)速法預(yù)測(cè)功率兩種方法的預(yù)測(cè)功率值加權(quán)平均，即

【權(quán)利要求】
1. 一種計(jì)及多風(fēng)電場(chǎng)相關(guān)性的區(qū)域風(fēng)電出力預(yù)測(cè)方法，其特征在于該方法包括下述步 驟： Stepl :采集并篩選風(fēng)速及有功數(shù)據(jù)，剔除離網(wǎng)不工作的、異常狀況導(dǎo)致停機(jī)的以及發(fā) 生畸變的壞數(shù)據(jù)點(diǎn)； Step2 :直接預(yù)測(cè)功率法：根據(jù)歷史功率數(shù)據(jù)，基于ARIMA模型直接進(jìn)行風(fēng)電場(chǎng)總輸出 功率的預(yù)測(cè)； St印3 :預(yù)測(cè)風(fēng)速法預(yù)測(cè)功率； Step4 :組合預(yù)測(cè)功率法預(yù)測(cè)功率：將上述兩種功率預(yù)測(cè)方法加權(quán)平均組合，并利用最 小二乘法求解得到最優(yōu)權(quán)重系數(shù)； St印5 :基于M-copula理論建立兩風(fēng)電場(chǎng)間輸出功率的相關(guān)性模型，進(jìn)行最優(yōu)權(quán)重系 數(shù)及copula函數(shù)參數(shù)估計(jì)； Step6 :進(jìn)行未考慮相關(guān)性的多風(fēng)電場(chǎng)總輸出功率的預(yù)測(cè)；基于Step5的兩風(fēng)電場(chǎng)間輸 出功率的相關(guān)性模型，進(jìn)行計(jì)及相關(guān)性的多風(fēng)電場(chǎng)的功率預(yù)測(cè)； St印7 :分析預(yù)測(cè)結(jié)果：進(jìn)行St印2、St印3和St印4的三種預(yù)測(cè)功率法的預(yù)測(cè)誤差分 析；分析Step6中考慮與未考慮相關(guān)性的多風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)值結(jié)果。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的計(jì)及多風(fēng)電場(chǎng)相關(guān)性的區(qū)域風(fēng)電出力預(yù)測(cè)方法，其特征在于 所述Step3的預(yù)測(cè)風(fēng)速法預(yù)測(cè)功率的方法為：根據(jù)歷史風(fēng)速和功率數(shù)據(jù)，將某一風(fēng)電場(chǎng)內(nèi) 機(jī)組分別進(jìn)行K-means聚類劃分機(jī)群，并求解每組機(jī)群的功率-風(fēng)速P-V特性曲線，進(jìn)行分 段多項(xiàng)式擬合，求解風(fēng)電場(chǎng)總出力表達(dá)式；基于ARIMA模型進(jìn)行每類機(jī)群風(fēng)速的預(yù)測(cè)，由預(yù) 測(cè)的風(fēng)速結(jié)果和P-V特性曲線，求解出每類機(jī)群功率預(yù)測(cè)值，再得到該風(fēng)電場(chǎng)的總輸出功 率預(yù)測(cè)。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的計(jì)及多風(fēng)電場(chǎng)相關(guān)性的區(qū)域風(fēng)電出力預(yù)測(cè)方法， 其特征在于Step4的組合預(yù)測(cè)功率法預(yù)測(cè)功率的方法為：將Step2的直接預(yù) 測(cè)功率法和Step3的預(yù)測(cè)風(fēng)速法預(yù)測(cè)功率兩種方法的預(yù)測(cè)功率值加權(quán)平均，即
其中，
分別為兩種預(yù)測(cè)方法的權(quán)重系數(shù)，

士別為兩種預(yù)測(cè)方法的預(yù)測(cè)功率值，
為組合預(yù)測(cè) 功率法的預(yù)測(cè)功率值；最后利用最小二乘法求解得到最優(yōu)權(quán)重系數(shù)
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的計(jì)及多風(fēng)電場(chǎng)相關(guān)性的區(qū)域風(fēng)電出力預(yù)測(cè)方法，其特征在于 St印5的基于M-copula理論建立兩風(fēng)電場(chǎng)間輸出功率的相關(guān)性模型，進(jìn)行最優(yōu)權(quán)重系數(shù)及 copula函數(shù)參數(shù)估計(jì)的方法為：選用由 Gumbel Copula、Frank Copula和 Clayton Copula 三個(gè)Copula函數(shù)的線性組合構(gòu)造的Μ-Copula函數(shù)建立兩風(fēng)電場(chǎng)間輸出功率的相關(guān)性模 型，M-Copula函數(shù)其表達(dá)式為： 其中：

上述公式中,分別為Ε?5ν兩個(gè)隨機(jī)變量
分別代表這 三個(gè)copula函數(shù) 分別為 Frank Copula、Gumbel Copula 和 Clayton Copula 函數(shù)的權(quán)重系數(shù)，均為非負(fù)數(shù)，且
分別是Frank、Gumbel和 Clayton Copula函數(shù)的相關(guān)系數(shù)，且滿足
;_Μ?表示由三 個(gè)Copula函數(shù)的線性組合組成的混合Copula函數(shù)，最后以最大期望法估計(jì)中?Ρ|、
這6個(gè)參數(shù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的計(jì)及多風(fēng)電場(chǎng)相關(guān)性的區(qū)域風(fēng)電出力預(yù)測(cè)方法，其特征在于 Step 7分析預(yù)測(cè)結(jié)果的方法為：選用以下兩個(gè)誤差指標(biāo)組合評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)結(jié)果： a. 平均絕對(duì)誤差MAE :MAE是所有預(yù)測(cè)值與實(shí)際值偏差的絕對(duì)值的平均，該指標(biāo)是對(duì) 預(yù)測(cè)誤差平均幅值的評(píng)價(jià)，能準(zhǔn)確地反映預(yù)測(cè)誤差的大小， b. 均方根誤差RMSE:用來(lái)衡量誤差的分散程度，該指標(biāo)能反映出預(yù)測(cè)模型的精密度，
其中
為平均絕對(duì)誤差值，#是預(yù)測(cè)值的個(gè)數(shù)，為額定功率，
/=1，2, 3…N，為第i個(gè)預(yù)測(cè)值與第i個(gè)實(shí)際值的偏差。
【文檔編號(hào)】G06Q50/06GK104252649SQ201410496459
【公開日】2014年12月31日 申請(qǐng)日期:2014年9月25日 優(yōu)先權(quán)日:2014年9月25日
【發(fā)明者】時(shí)斌, 吳雨薇, 朱雪瓊, 朱海勇, 張加嶺 申請(qǐng)人:東南大學(xué)