本發(fā)明屬于風(fēng)電功率預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種利用空間多點(diǎn)功率預(yù)測特征的風(fēng)功率集成預(yù)測方法及裝置。
背景技術(shù)：
近年來，政府推出一些列政策大力支持和發(fā)展新能源，以風(fēng)電和光伏發(fā)電為代表的新能源裝機(jī)容量呈現(xiàn)出飛速增長的趨勢。然而，新能源由于本身受到氣象條件的影響，其波動性和間歇性特點(diǎn)對電力系統(tǒng)安全的沖擊隨著并網(wǎng)容量的增加而逐漸顯現(xiàn)。對新能源輸出功率進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測，能夠幫助電力調(diào)度人員優(yōu)化調(diào)度策略，保證電網(wǎng)安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。目前對于風(fēng)電場或光伏電站的發(fā)電功率預(yù)測方法主要是將歷史氣象數(shù)據(jù)與輸出功率實(shí)測數(shù)據(jù)建立功率預(yù)測數(shù)學(xué)模型，再將數(shù)值天氣預(yù)報(bào)(Numerical Weather Prediction，NWP)的氣象預(yù)報(bào)結(jié)果輸入到功率預(yù)測模型中，對新能源場站的輸出功率進(jìn)行預(yù)測。
NWP在計(jì)算過程中，將大氣要素在空間的連續(xù)場進(jìn)行離散，轉(zhuǎn)換為格點(diǎn)形式對數(shù)學(xué)物理方程組進(jìn)行求解，其預(yù)報(bào)結(jié)果也以格點(diǎn)的形式進(jìn)行輸出。為了能夠模擬更加精細(xì)的大氣變化過程，大多采用空間分辨率較高的NWP進(jìn)行模擬，因此風(fēng)電場或光伏電站所覆蓋的地理范圍在高空間分辨率的NWP中，往往占據(jù)較多格點(diǎn)。因此，如何選擇合適格點(diǎn)，提取氣象預(yù)報(bào)結(jié)果，作為新能源場站代表性氣象預(yù)報(bào)，并進(jìn)一步進(jìn)行功率預(yù)測成為目前新能源功率預(yù)測技術(shù)的重點(diǎn)之一。
在新能源的功率預(yù)測過程中，選擇電場\電站的中心坐標(biāo)或發(fā)電設(shè)備(風(fēng)機(jī)、太陽能板)較為密集的地點(diǎn)坐標(biāo)對應(yīng)的格點(diǎn)提取NWP預(yù)報(bào)結(jié)果是目前常見的辦法之一。此外，也有一些方法則是根據(jù)實(shí)測氣象結(jié)果或電場出力情況，對新能源電場及其周邊范圍對應(yīng)格點(diǎn)的預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行篩選，獲得最優(yōu)格點(diǎn)氣象預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行功率預(yù)測。但是，對于包含多個(gè)NWP格點(diǎn)的新能源場站，某一個(gè)格點(diǎn)的預(yù)報(bào)結(jié)果往往只能代表該場站氣象條件的一部分信息，輸入到功率預(yù)測模型中，其預(yù)測結(jié)果的精度也會因此受到制約。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
有鑒于此，本發(fā)明旨在提出一種利用空間多點(diǎn)功率預(yù)測特征的風(fēng)功率集成預(yù)測方法，將多個(gè)格點(diǎn)的預(yù)報(bào)結(jié)果分別輸入功率預(yù)測模型中，再結(jié)合歷史輸出功率進(jìn)行集成建模，最終實(shí)現(xiàn)集成功率預(yù)測。
為達(dá)到上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實(shí)現(xiàn)的：
一種利用空間多點(diǎn)功率預(yù)測特征的風(fēng)功率集成預(yù)測方法，包括如下步驟：
(1)基于不同格點(diǎn)的NWP氣象后報(bào)結(jié)果及風(fēng)功率預(yù)測模型獲得對應(yīng)格點(diǎn)的風(fēng)電場后報(bào)功率預(yù)測結(jié)果，與風(fēng)電場歷史實(shí)際輸出功率進(jìn)行對比，獲得優(yōu)選格點(diǎn)，并建立功率集成模型；
(2)基于NWP及功率預(yù)測模型的風(fēng)電功率預(yù)測結(jié)果，得到功率預(yù)測序列；
(3)將功率預(yù)測序列輸入到功率集成模型得到預(yù)測功率。
進(jìn)一步的，所述步驟(1)具體包括如下步驟：
(a1)按照新能源場站地理范圍，找出其所覆蓋的NWP中的格點(diǎn)群，包括格點(diǎn)1、格點(diǎn)2、……、格點(diǎn)n；
(a2)基于步驟(a1)中的格點(diǎn)，提取某段歷史時(shí)期NWP相對應(yīng)的后報(bào)氣象要素序列x1、x2、……、xn；
(a3)將歷史后報(bào)的氣象要素序列x1、x2、……、xn,結(jié)合該電場的功率預(yù)測模型，獲得歷史功率后報(bào)序列p1、p2、……、pn；
(a4)結(jié)合同期歷史實(shí)測氣象數(shù)據(jù)，對新能源場站的同期歷史實(shí)測功率的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除，獲得歷史實(shí)發(fā)功率序列pr1、pr2、……、prn；
(a5)分別計(jì)算歷史預(yù)報(bào)功率序列與對應(yīng)時(shí)期歷史實(shí)發(fā)功率序列的相關(guān)系數(shù)Ri和均方根誤差RMESi；
(a6)從步驟(a5)獲取的相關(guān)系數(shù)序列中選取L個(gè)最大的相關(guān)系數(shù)Rmax1、Rmax2、……、RmaxL所對應(yīng)的格點(diǎn)序列作為待選序列；
(a7)根據(jù)步驟(a6)獲得的待選序列，從中選取K個(gè)最小均方根誤差序列對應(yīng)的格點(diǎn)作為最優(yōu)預(yù)報(bào)格點(diǎn)，其中K≤L；
(a8)根據(jù)獲得K個(gè)最優(yōu)預(yù)報(bào)格點(diǎn)對應(yīng)的歷史后報(bào)功率序列，以及新能源場站歷史同期實(shí)發(fā)功率序列獲得集成擬合多項(xiàng)式，進(jìn)而獲得功率集成模型。
進(jìn)一步的，所述步驟(a4)中異常數(shù)據(jù)包括：實(shí)發(fā)功率采集系統(tǒng)中設(shè)置的缺省值、超過收集的同類要素?cái)?shù)據(jù)集3倍標(biāo)準(zhǔn)差的奇異值、連續(xù)3個(gè)或以上時(shí)刻維持同一值的實(shí)測值以及不滿足該風(fēng)電場“風(fēng)速-功率”曲線的實(shí)測值。
進(jìn)一步的，所述步驟(a5)中，相關(guān)系數(shù)Ri按以下公式計(jì)算：
其中，i為第i個(gè)格點(diǎn)序號，i＝1，2，…，n，n代表格點(diǎn)總數(shù)；Ri代表第i個(gè)格點(diǎn)的NWP功率預(yù)測值與實(shí)測值的相關(guān)系數(shù)；pi代表第i個(gè)格點(diǎn)的NWP功率預(yù)測值；pr代表新能源場站的功率實(shí)況值；m代表功率預(yù)測值和實(shí)測值的樣本序號，m＝1，2，…，M，M代表樣本總數(shù)。
均方根誤差RMESi按照以下公式計(jì)算：
其中，i為第i個(gè)格點(diǎn)序號，i＝1，2，…，n，n代表格點(diǎn)總數(shù)；RMSEi代表第i個(gè)NWP功率預(yù)測值與實(shí)測值的均方根誤差；pi代表第i個(gè)NWP功率預(yù)測值；pr代表功率實(shí)況值；m代表功率預(yù)測值和實(shí)測值的樣本序號，m＝1，2，…，M，M代表樣本總數(shù)。
進(jìn)一步的，所述步驟(a8)中，利用最小二乘法、粒子群(PSO)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法獲得功率集成模型。
進(jìn)一步的，最小二乘法步驟如下：
(a)由步驟(a7)篩選出的K個(gè)最優(yōu)預(yù)報(bào)格點(diǎn)對應(yīng)的歷史后報(bào)功率序列以矩陣形式表示為：
其中，n為預(yù)測功率樣本數(shù)；
功率速矩陣為：
功率集成擬合多項(xiàng)式為
Pr＝A·P
其中，A為常數(shù)項(xiàng)矩陣，為
(b)分別計(jì)算和其中，n為預(yù)測功率序列樣本數(shù)，k為步驟(a7)篩選出的格點(diǎn)個(gè)數(shù)，總數(shù)為K；
(c)利用正規(guī)方程組，求出矩陣A，獲得擬合多項(xiàng)式；
(d)根據(jù)擬合多項(xiàng)式，結(jié)合步驟(a7)篩選出的格點(diǎn)所對應(yīng)的歷史預(yù)測功率序列，獲得功率集成模型。
進(jìn)一步的，獲取基于NWP的風(fēng)電功率預(yù)測結(jié)果，得到功率預(yù)測序列是從NWP結(jié)果中提取出步驟(a7)篩選的K個(gè)最優(yōu)格點(diǎn)對應(yīng)的氣象要素預(yù)報(bào)值，分別輸入到功率預(yù)測模型中，得到相對應(yīng)的K個(gè)功率預(yù)測序列。
進(jìn)一步的，所述步驟(3)是將由步驟(2)獲得的K個(gè)功率預(yù)測序列輸入到功率集成模型中，獲得預(yù)測功率。
相對于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明所述的一種利用空間多點(diǎn)功率預(yù)測特征的風(fēng)功率集成預(yù)測方法具有以下優(yōu)勢：
(1)本發(fā)明利用NWP中多個(gè)格點(diǎn)氣象預(yù)測值獲得多個(gè)功率預(yù)測結(jié)果，根據(jù)多個(gè)格點(diǎn)的預(yù)測功率特征與功率特征相對比，進(jìn)行集成，充分利用了不同格點(diǎn)的氣象預(yù)測特征，更加全面反應(yīng)新能源場站氣象條件的變化對功率預(yù)測的影響，從而提高新能源預(yù)測的準(zhǔn)確性；
(2)本方法通過結(jié)合不同格點(diǎn)NWP氣象預(yù)測結(jié)果，獲得空間多點(diǎn)功率預(yù)測特征，充分反映新能源場站功率未來趨勢變化，避免了以往用單個(gè)NWP格點(diǎn)預(yù)測結(jié)果可能由于反應(yīng)氣象變化不夠全面而影響功率預(yù)測精度的缺點(diǎn)。
本發(fā)明的另一目的在于提出一種利用空間多點(diǎn)功率預(yù)測特征的風(fēng)功率集成預(yù)測裝置，以提高預(yù)測精度。
為達(dá)到上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實(shí)現(xiàn)的：
一種利用空間多點(diǎn)功率預(yù)測特征的風(fēng)功率集成預(yù)測裝置，包括
用于利用不同格點(diǎn)的NWP氣象預(yù)測結(jié)果建立功率集成模型的功率集成模型建立裝置；
用于獲取基于NWP的風(fēng)電功率預(yù)測結(jié)果，得到功率預(yù)測序列的功率序列預(yù)測裝置；
用于將功率預(yù)測序列輸入到功率集成模型得到預(yù)測功率的功率預(yù)測裝置。
進(jìn)一步的，所述功率集成模型建立裝置包括
用于按照新能源場站地理范圍，找出其所覆蓋的NWP中的格點(diǎn)群，包括格點(diǎn)1、格點(diǎn)2、……、格點(diǎn)n的格點(diǎn)群選取裝置；
用于基于格點(diǎn)群選取裝置獲得的格點(diǎn)提取某段歷史時(shí)期NWP相對應(yīng)的預(yù)報(bào)氣象要素序列x1、x2、……、xn的氣象要素提取裝置；
用于將歷史后報(bào)的氣象要素序列x1、x2、……、xn結(jié)合該電場的功率預(yù)測模型，獲得歷史功率預(yù)報(bào)序列p1、p2、……、pn的歷史功率后報(bào)序列獲取裝置；
用于結(jié)合同期歷史實(shí)測氣象數(shù)據(jù)對新能源場站的同期歷史實(shí)測功率的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除，獲得歷史實(shí)發(fā)功率序列pr1、pr2、……、prn的歷史實(shí)發(fā)功率序列獲取裝置；
用于分別計(jì)算歷史預(yù)報(bào)功率序列與對應(yīng)時(shí)期歷史實(shí)發(fā)功率序列的相關(guān)系數(shù)Ri和均方根誤差RMESi的相關(guān)系數(shù)計(jì)算裝置以及均方根誤差計(jì)算裝置；
用于根據(jù)相關(guān)系數(shù)計(jì)算裝置中獲得的相關(guān)系數(shù)序列選取L個(gè)最大的相關(guān)系數(shù)Rmax1、Rmax2、……、RmaxL所對應(yīng)的格點(diǎn)序列作為待選序列的格點(diǎn)序列選取裝置；
用于根據(jù)最大相關(guān)系數(shù)選取裝置獲得的待選序列，從中選取K個(gè)最小均方根誤差序列對應(yīng)的格點(diǎn)作為最優(yōu)預(yù)報(bào)格點(diǎn)，其中K≤L的最優(yōu)預(yù)報(bào)格點(diǎn)獲取裝置；
用于根據(jù)獲得K個(gè)最優(yōu)預(yù)報(bào)格點(diǎn)對應(yīng)的歷史預(yù)測功率序列，以及新能源場站歷史同期實(shí)發(fā)功率序列獲得集成擬合多項(xiàng)式，進(jìn)而獲得功率集成模型的功率集成模型獲取裝置。
所述一種利用空間多點(diǎn)功率預(yù)測特征的風(fēng)功率集成預(yù)測裝置與上述一種利用空間多點(diǎn)功率預(yù)測特征的風(fēng)功率集成預(yù)測方法相對于現(xiàn)有技術(shù)所具有的優(yōu)勢相同，在此不再贅述。
附圖說明
構(gòu)成本發(fā)明的一部分的附圖用來提供對本發(fā)明的進(jìn)一步理解，本發(fā)明的示意性實(shí)施例及其說明用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對本發(fā)明的不當(dāng)限定。在附圖中：
圖1為本發(fā)明實(shí)施例所述的一種利用空間多點(diǎn)功率預(yù)測特征的風(fēng)功率集成預(yù)測方法示意圖。
具體實(shí)施方式
需要說明的是，在不沖突的情況下，本發(fā)明中的實(shí)施例及實(shí)施例中的特征可以相互組合。
下面將參考附圖并結(jié)合實(shí)施例來詳細(xì)說明本發(fā)明。
如圖1所示，本發(fā)明的方法包括如下步驟：
1)按照新能源場站地理范圍，找出其所覆蓋的NWP中的格點(diǎn)群(格點(diǎn)1、格點(diǎn)2、……、格點(diǎn)n；其中，n代表新能源電場\電站及周邊地區(qū)的地理坐標(biāo)范圍在NWP中找出對應(yīng)的格點(diǎn)數(shù))。
2)結(jié)合步驟1)中的格點(diǎn)，提取某段歷史時(shí)期NWP相對應(yīng)的后報(bào)氣象要素(風(fēng)速、輻照度等)序列x1、x2、……、xn。
3)將歷史后報(bào)的氣象要素序列x1、x2、……、xn結(jié)合該電場的功率預(yù)測模型，獲得歷史功率后報(bào)序列p1、p2、……、pn。
4)結(jié)合同期歷史實(shí)測氣象數(shù)據(jù)，對新能源場站的同期歷史實(shí)測功率的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除，獲得歷史實(shí)發(fā)功率序列pr1、pr2、……、prn。該步驟中的“異常數(shù)據(jù)”包括：實(shí)發(fā)功率采集系統(tǒng)中設(shè)置的缺省值、超過收集的同類要素?cái)?shù)據(jù)集3倍標(biāo)準(zhǔn)差的奇異值、連續(xù)3個(gè)或以上時(shí)刻維持同一值的實(shí)測值以及不滿足該風(fēng)電場“風(fēng)速-功率”曲線的實(shí)測值。
5)分別計(jì)算歷史預(yù)報(bào)功率序列與對應(yīng)時(shí)期歷史實(shí)發(fā)功率序列的相關(guān)系數(shù)R1、R2、……、Rn和均方根誤差RMES1、RMES2、……、RMESn；其中，相關(guān)系數(shù)Ri按以下公式計(jì)算：
其中，i為第i個(gè)格點(diǎn)序號，i＝1，2，…，n，n代表格點(diǎn)總數(shù)；Ri代表第i個(gè)格點(diǎn)的NWP功率預(yù)測值與實(shí)測值的相關(guān)系數(shù)；pi代表第i個(gè)格點(diǎn)的NWP功率預(yù)測值；pr代表新能源場站的功率實(shí)況值；m代表功率預(yù)測值和實(shí)測值的樣本序號，m＝1，2，…，M，M代表樣本總數(shù)。
均方根誤差RMESi按照以下公式計(jì)算：
其中，i為第i個(gè)格點(diǎn)序號，i＝1，2，…，n，n代表格點(diǎn)總數(shù)；RMSEi代表第i個(gè)NWP功率預(yù)測值與實(shí)測值的均方根誤差；pi代表第i個(gè)NWP功率預(yù)測值；pr代表功率實(shí)況值；m代表功率預(yù)測值和實(shí)測值的樣本序號，m＝1，2，…，M，M代表樣本總數(shù)。
6)從步驟5獲取的相關(guān)系數(shù)序列中選取L個(gè)最大的相關(guān)系數(shù)Rmax1、Rmax2、……、RmaxL所對應(yīng)的格點(diǎn)序列作為待選序列，其中L的大小一般設(shè)定為n/10；
7)根據(jù)步驟6獲得的待選序列，從中選取K個(gè)最小均方根誤差序列對應(yīng)的格點(diǎn)作為最優(yōu)預(yù)報(bào)格點(diǎn)，其中K≤L；
8)結(jié)合步驟7中獲得K個(gè)最優(yōu)預(yù)報(bào)格點(diǎn)對應(yīng)的歷史后報(bào)功率序列，以及新能源場站歷史同期實(shí)發(fā)功率序列，采用最小二乘法，獲得集成擬合多項(xiàng)式，進(jìn)而獲得功率集成模型；其中：最小二乘法步驟如下：
a.由步驟7篩選出的K個(gè)最優(yōu)預(yù)報(bào)格點(diǎn)對應(yīng)的歷史后報(bào)功率序列以矩陣形式表示為：
其中，n為預(yù)測功率速樣本數(shù)；
實(shí)測功率速矩陣為：
功率集成擬合多項(xiàng)式為
Pr＝A·P
其中，A為常數(shù)項(xiàng)矩陣，為
b.分別計(jì)算和其中，n為預(yù)測功率序列樣本數(shù)，k為步驟7篩選出的格點(diǎn)個(gè)數(shù)，總數(shù)為K；
c.利用正規(guī)方程組，求出矩陣A，獲得擬合多項(xiàng)式；
d.根據(jù)擬合多項(xiàng)式，結(jié)合步驟7篩選出的格點(diǎn)所對應(yīng)的歷史預(yù)測功率序列，獲得功率集成模型。
9)在預(yù)報(bào)時(shí)期，將從NWP結(jié)果中提取出步驟7篩選的K個(gè)最優(yōu)格點(diǎn)對應(yīng)的氣象要素預(yù)報(bào)值，分別輸入到功率預(yù)測模型中，得到相對應(yīng)的K個(gè)功率預(yù)測序列；
10)根據(jù)步驟9)獲得的K個(gè)功率預(yù)測序列輸入到由步驟8)獲得的功率集成模型中，獲得最終的新能源場站的功率預(yù)測結(jié)果。
本發(fā)明還提出一種利用空間多點(diǎn)功率預(yù)測特征的風(fēng)功率集成預(yù)測裝置，包括
(1)基于不同格點(diǎn)的NWP氣象后報(bào)結(jié)果及風(fēng)功率預(yù)測模型獲得對應(yīng)格點(diǎn)的風(fēng)電場后報(bào)功率預(yù)測結(jié)果，與風(fēng)電場歷史實(shí)際輸出功率進(jìn)行對比，獲得優(yōu)選格點(diǎn)，并建立功率預(yù)測集成模型建立裝置包括
用于按照新能源場站地理范圍，找出其所覆蓋的NWP中的格點(diǎn)群，包括格點(diǎn)1、格點(diǎn)2、……、格點(diǎn)n的格點(diǎn)群選取裝置；
用于基于格點(diǎn)群選取裝置獲得的格點(diǎn)提取某段歷史時(shí)期NWP相對應(yīng)的預(yù)報(bào)氣象要素序列x1、x2、……、xn的氣象要素提取裝置；
用于將歷史后報(bào)的氣象要素序列x1、x2、……、xn結(jié)合該電場的功率預(yù)測模型，獲得歷史功率預(yù)報(bào)序列p1、p2、……、pn的歷史功率后報(bào)序列獲取裝置；
用于結(jié)合同期歷史實(shí)測氣象數(shù)據(jù)對新能源場站的同期歷史實(shí)測功率的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除，獲得歷史實(shí)發(fā)功率序列pr1、pr2、……、prn的歷史實(shí)發(fā)功率序列獲取裝置；
用于分別計(jì)算歷史預(yù)報(bào)功率序列與對應(yīng)時(shí)期歷史實(shí)發(fā)功率序列的相關(guān)系數(shù)Ri和均方根誤差RMESi的相關(guān)系數(shù)計(jì)算裝置以及均方根誤差計(jì)算裝置；
用于選取根據(jù)相關(guān)系數(shù)計(jì)算裝置中獲得的相關(guān)系數(shù)序列L個(gè)最大的相關(guān)系數(shù)Rmax1、Rmax2、……、RmaxL所對應(yīng)的格點(diǎn)序列作為待選序列的格點(diǎn)序列選取裝置；
用于根據(jù)最大相關(guān)系數(shù)選取裝置獲得的待選序列，從中選取K個(gè)最小均方根誤差序列對應(yīng)的格點(diǎn)作為最優(yōu)預(yù)報(bào)格點(diǎn)，其中K≤L的最優(yōu)預(yù)報(bào)格點(diǎn)獲取裝置；
用于根據(jù)獲得K個(gè)最優(yōu)預(yù)報(bào)格點(diǎn)對應(yīng)的歷史預(yù)測功率序列，以及新能源場站歷史同期實(shí)發(fā)功率序列獲得集成擬合多項(xiàng)式，進(jìn)而獲得功率集成模型的功率集成模型獲取裝置。
(2)用于基于NWP及功率預(yù)測模型的風(fēng)電功率預(yù)測結(jié)果，得到功率預(yù)測序列的功率序列預(yù)測裝置；
(3)用于將功率預(yù)測序列輸入到功率集成模型得到預(yù)測功率的功率預(yù)測裝置。
以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。