采用復(fù)合數(shù)據(jù)源基于Sigmoid核函數(shù)支持向量機(jī)的風(fēng)電功率短期預(yù)測(cè)方法
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了采用復(fù)合數(shù)據(jù)源基于Sigmoid核函數(shù)支持向量機(jī)的風(fēng)電功率短期預(yù)測(cè)方法，主要包括：采用基于Sigmoid核函數(shù)支持向量機(jī)的復(fù)合數(shù)據(jù)源，對(duì)待測(cè)風(fēng)電功率進(jìn)行模型訓(xùn)練；基于待測(cè)風(fēng)電功率的模型訓(xùn)練結(jié)果，對(duì)待測(cè)風(fēng)電功率進(jìn)行預(yù)測(cè)。本發(fā)明所述采用復(fù)合數(shù)據(jù)源基于Sigmoid核函數(shù)支持向量機(jī)的風(fēng)電功率短期預(yù)測(cè)方法，可以克服現(xiàn)有技術(shù)中預(yù)測(cè)精度低的缺陷，以實(shí)現(xiàn)高精度的風(fēng)電功率短期預(yù)測(cè)的優(yōu)點(diǎn)。
【專利說(shuō)明】采用復(fù)合數(shù)據(jù)源基于S i gmo id核函數(shù)支持向量機(jī)的風(fēng)電功率短期預(yù)測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及新能源發(fā)電過(guò)程中風(fēng)電功率預(yù)測(cè)【技術(shù)領(lǐng)域】，具體地，涉及一種采用復(fù)合數(shù)據(jù)源基于Sigmoid核函數(shù)支持向量機(jī)的風(fēng)電功率短期預(yù)測(cè)方法。
【背景技術(shù)】
[0002]我國(guó)風(fēng)電進(jìn)入規(guī)模化發(fā)展階段以后所產(chǎn)生的大型新能源基地多數(shù)位于“三北地區(qū)”(西北、東北、華北)，大型新能源基地一般遠(yuǎn)離負(fù)荷中心，其電力需要經(jīng)過(guò)長(zhǎng)距離、高電壓輸送到負(fù)荷中心進(jìn)行消納。由于風(fēng)、光資源的間歇性、隨機(jī)性和波動(dòng)性，導(dǎo)致大規(guī)模新能源基地的風(fēng)電、光伏發(fā)電出力會(huì)隨之發(fā)生較大范圍的波動(dòng)，進(jìn)一步導(dǎo)致輸電網(wǎng)絡(luò)充電功率的波動(dòng)，給電網(wǎng)運(yùn)行安全帶來(lái)一系列問(wèn)題。
[0003]截至2014年I月，甘肅電網(wǎng)并網(wǎng)風(fēng)電裝機(jī)容量已達(dá)702萬(wàn)千瓦，約占甘肅電網(wǎng)總裝機(jī)容量的22%，成為僅次于火電的第二大主力電源；光伏發(fā)電裝機(jī)容量已達(dá)到435萬(wàn)千瓦，約占甘肅電網(wǎng)總裝機(jī)容量的13%，同時(shí)甘肅成為我國(guó)光伏發(fā)電裝機(jī)規(guī)模最大的省份。目前，甘肅電網(wǎng)風(fēng)電、光伏發(fā)電裝機(jī)超過(guò)甘肅電網(wǎng)總裝機(jī)容量的1/3。隨著新能源并網(wǎng)規(guī)模的不斷提高，風(fēng)電、光伏發(fā)電不確定性和不可控性給電網(wǎng)的安全穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)運(yùn)行帶來(lái)諸多問(wèn)題。準(zhǔn)確預(yù)估可利用的發(fā)電風(fēng)資源是對(duì)大規(guī)模風(fēng)電優(yōu)化調(diào)度的基礎(chǔ)。對(duì)風(fēng)力發(fā)電過(guò)程中的風(fēng)電功率進(jìn)行預(yù)測(cè)，可為新能源發(fā)電實(shí)時(shí)調(diào)度、新能源發(fā)電日前計(jì)劃、新能源發(fā)電月度計(jì)劃、新能源發(fā)電能力評(píng)估和棄風(fēng)電量估計(jì)提供關(guān)鍵參考數(shù)據(jù)。
[0004]在實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的過(guò)程中，發(fā)明人發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有技術(shù)中至少存在預(yù)測(cè)精度低等缺陷。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的目的在于，針對(duì)上述問(wèn)題，提出采用復(fù)合數(shù)據(jù)源基于Sigmoid核函數(shù)支持向量機(jī)的風(fēng)電功率短期預(yù)測(cè)方法，具備高精度的風(fēng)電功率短期預(yù)測(cè)的優(yōu)點(diǎn)。
[0006]為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是:采用復(fù)合數(shù)據(jù)源基于Sigmoid核函數(shù)支持向量機(jī)的風(fēng)電功率短期預(yù)測(cè)方法，主要包括:
[0007]a、采用基于Sigmoid核函數(shù)支持向量機(jī)的復(fù)合數(shù)據(jù)源，對(duì)待測(cè)風(fēng)電功率進(jìn)行模型訓(xùn)練;
[0008]b、基于待測(cè)風(fēng)電功率的模型訓(xùn)練結(jié)果，對(duì)待測(cè)風(fēng)電功率進(jìn)行預(yù)測(cè)。
[0009]進(jìn)一步地,所述步驟a,具體包括:
[0010]步驟al、模型訓(xùn)練基礎(chǔ)數(shù)據(jù)輸入；
[0011]步驟a2:數(shù)據(jù)預(yù)處理；
[0012]步驟a3: SVM分類器訓(xùn)練；
[0013]步驟a4、得到SVM模型。
[0014]進(jìn)一步地,所述步驟al,具體包括:
[0015]風(fēng)功率預(yù)報(bào)系統(tǒng)模型訓(xùn)練所需輸入數(shù)據(jù)，包括風(fēng)電場(chǎng)基礎(chǔ)信息、歷史風(fēng)速數(shù)據(jù)、歷史功率數(shù)據(jù)，以及包含風(fēng)電場(chǎng)/風(fēng)機(jī)坐標(biāo)、測(cè)風(fēng)塔坐標(biāo)、升壓站坐標(biāo)的地理信息系統(tǒng)GIS數(shù)據(jù)；其中，GIS數(shù)據(jù)主要用于功率預(yù)測(cè)時(shí)根據(jù)各風(fēng)電場(chǎng)的上下游關(guān)系進(jìn)行短期預(yù)測(cè)結(jié)果的優(yōu)化，將基礎(chǔ)數(shù)據(jù)輸入到預(yù)測(cè)模型中進(jìn)行模型訓(xùn)練。
[0016]進(jìn)一步地,所述步驟a2,具體包括:
[0017]將風(fēng)速數(shù)據(jù)和功率數(shù)據(jù)首先進(jìn)行包含數(shù)據(jù)對(duì)齊及歸一化的預(yù)處理，GIS數(shù)據(jù)通過(guò)預(yù)處理確定電站上下游關(guān)系。
[0018]進(jìn)一步地,所述步驟a3,具體包括:
[0019]SVM分類器是一個(gè)包含一個(gè)隱層的多層感知器，通過(guò)算法經(jīng)訓(xùn)練過(guò)程自動(dòng)確定隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)；
[0020]基于SVM分類器的非線性風(fēng)電功率短期預(yù)測(cè)模型表示為:
[0021 ]
【權(quán)利要求】
1.采用復(fù)合數(shù)據(jù)源基于Sigmoid核函數(shù)支持向量機(jī)的風(fēng)電功率短期預(yù)測(cè)方法，其特征在于，主要包括: a、采用基于Sigmoid核函數(shù)支持向量機(jī)的復(fù)合數(shù)據(jù)源，對(duì)待測(cè)風(fēng)電功率進(jìn)行模型訓(xùn)練; b、基于待測(cè)風(fēng)電功率的模型訓(xùn)練結(jié)果，對(duì)待測(cè)風(fēng)電功率進(jìn)行預(yù)測(cè)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的采用復(fù)合數(shù)據(jù)源基于Sigmoid核函數(shù)支持向量機(jī)的風(fēng)電功率短期預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟a，具體包括: 步驟al、模型訓(xùn)練基礎(chǔ)數(shù)據(jù)輸入； 步驟a2:數(shù)據(jù)預(yù)處理； 步驟a3:SVM分類器訓(xùn)練； 步驟a4、得到SVM模型。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的采用復(fù)合數(shù)據(jù)源基于Sigmoid核函數(shù)支持向量機(jī)的風(fēng)電功率短期預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟al，具體包括: 風(fēng)功率預(yù)報(bào)系統(tǒng)模型訓(xùn)練所需輸入數(shù)據(jù)，包括風(fēng)電場(chǎng)基礎(chǔ)信息、歷史風(fēng)速數(shù)據(jù)、歷史功率數(shù)據(jù)，以及包含風(fēng)電場(chǎng)/風(fēng)機(jī)坐標(biāo)、測(cè)風(fēng)塔坐標(biāo)、升壓站坐標(biāo)的地理信息系統(tǒng)GIS數(shù)據(jù)；其中，GIS數(shù)據(jù)主要用于功率預(yù)測(cè)時(shí)根據(jù)各風(fēng)電場(chǎng)的上下游關(guān)系進(jìn)行短期預(yù)測(cè)結(jié)果的優(yōu)化，將基礎(chǔ)數(shù)據(jù)輸入到預(yù)測(cè)模型中進(jìn)行模型訓(xùn)練。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的采用復(fù)合數(shù)據(jù)源基于Sigmoid核函數(shù)支持向量機(jī)的風(fēng)電功率短期預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟a2，具體包括: 將風(fēng)速數(shù)據(jù)和功率數(shù)據(jù)首先進(jìn)行包含數(shù)據(jù)對(duì)齊及歸一化的預(yù)處理，GIS數(shù)據(jù)通過(guò)預(yù)處理確定電站上下游關(guān)系。
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的采用復(fù)合數(shù)據(jù)源基于Sigmoid核函數(shù)支持向量機(jī)的風(fēng)電功率短期預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟a3，具體包括: SVM分類器是一個(gè)包含一個(gè)隱層的多層感知器，通過(guò)算法經(jīng)訓(xùn)練過(guò)程自動(dòng)確定隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)； 基于SVM分類器的非線性風(fēng)電功率短期預(yù)測(cè)模型表示為:
6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的采用復(fù)合數(shù)據(jù)源基于Sigmoid核函數(shù)支持向量機(jī)的風(fēng)電功率短期預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟a4，具體包括: 通過(guò)輸入樣本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，確定函數(shù)參數(shù)，即得到SVM預(yù)測(cè)模型。
7.根據(jù)權(quán)利要求2-6中任一項(xiàng)所述的采用復(fù)合數(shù)據(jù)源基于Sigmoid核函數(shù)支持向量機(jī)的風(fēng)電功率短期預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟b，具體包括: 步驟bl:功率預(yù)測(cè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)輸入； 步驟b2:噪聲濾波及數(shù)據(jù)預(yù)處理； 步驟b3:基于SVM的短期功率預(yù)測(cè)； 步驟b4:預(yù)測(cè)結(jié)果輸出及展示。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的采用復(fù)合數(shù)據(jù)源基于Sigmoid核函數(shù)支持向量機(jī)的風(fēng)電功率短期預(yù)測(cè)方法，其特征在于，在步驟bl中，風(fēng)電功率預(yù)測(cè)所需輸入數(shù)據(jù)包括資源監(jiān)測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)和運(yùn)行監(jiān)測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)兩部分，其中，資源監(jiān)測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)包含風(fēng)資源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、風(fēng)能預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)以及數(shù)值天氣預(yù)報(bào)NWP數(shù)據(jù)；運(yùn)行監(jiān)測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)包括風(fēng)機(jī)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、升壓站監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)SCADA ； 和/或， 在步驟b2中， 采用噪聲濾波模塊對(duì)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采集得到的帶有噪聲的進(jìn)行濾波處理，去除壞數(shù)據(jù)和奇異值；采用數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行包含對(duì)齊、歸一化處理和分類篩選的操作，使得輸入的數(shù)據(jù)可以為模型所用。
9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的采用復(fù)合數(shù)據(jù)源基于Sigmoid核函數(shù)支持向量機(jī)的風(fēng)電功率短期預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟b3，具體包括: 功率預(yù)測(cè)過(guò)程是將風(fēng)資源數(shù)據(jù)及風(fēng)電運(yùn)行監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)輸入SVM模型，得到預(yù)測(cè)結(jié)果的輸出； 和/或， 所述步驟b4,具體包括: 首先對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行輸出，并通過(guò)包含圖形和表格的輸出形式對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行展示。
【文檔編號(hào)】G06Q50/06GK103942621SQ201410158377
【公開(kāi)日】2014年7月23日 申請(qǐng)日期:2014年4月18日 優(yōu)先權(quán)日:2014年4月18日
【發(fā)明者】汪寧渤, 路亮, 賈懷森, 丁坤, 韓自?shī)^, 周識(shí)遠(yuǎn), 李津 申請(qǐng)人:國(guó)家電網(wǎng)公司, 國(guó)網(wǎng)甘肅省電力公司, 甘肅省電力公司風(fēng)電技術(shù)中心