技術(shù)特征：

1.一種利用空間多點(diǎn)功率預(yù)測特征的風(fēng)功率集成預(yù)測方法，其特征在于：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。

2.根據(jù)權(quán)利要求1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，其特征在于：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、……、x_n；

(a3)將歷史后報(bào)的氣象要素序列x₁、x₂、……、x_n,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、……、p_n；

(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p_r1、p_r2、……、p_rn；

(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)R_i和均方根誤差RMES_i；

(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、……、Rmax_L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。

3.根據(jù)權(quán)利要求2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，其特征在于：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。

4.根據(jù)權(quán)利要求2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，其特征在于：所述步驟(a5)中，相關(guān)系數(shù)R_i按以下公式計(jì)算：

$R_i=\frac{\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}(p_{i,m}-\stackrel{\‾}{p_{i,m}})(p_{r,m}-\stackrel{\‾}{p_{r,m}})}{\sqrt{\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}{(p_{i,m}-\stackrel{\‾}{p_{i,m}})}^2}\sqrt{\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}{(p_{r,m}-\stackrel{\‾}{p_{r,m}})}^2}}$

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)；R_i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)；p_i代表第i個(gè)格點(diǎn)的NWP功率預(yù)測值；p_r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RMES_i按照以下公式計(jì)算：

${\mathrm{RMSE}}_i=\sqrt{\frac{\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}{(p_{i,m}-p_{r,m})}^2}{M}}$

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)；RMSE_i代表第i個(gè)NWP功率預(yù)測值與實(shí)測值的均方根誤差；p_i代表第i個(gè)NWP功率預(yù)測值；p_r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)。

5.根據(jù)權(quán)利要求2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，其特征在于：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。

6.根據(jù)權(quán)利要求5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，其特征在于：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：

$P_r=\left[\begin{array}{c}{p}_{r,1}\\ p_{r,2}\\ .\\ .\\ .\\ p_{r,n}\end{array}\right]$

功率集成擬合多項(xiàng)式為

P_r＝A·P

其中，A為常數(shù)項(xiàng)矩陣，為

$A=\left[\begin{array}{c}{a}_0\\ a_1\\ a_2\\ .\\ .\\ .\\ a_n\end{array}\right]$

(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。

7.根據(jù)權(quán)利要求2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，其特征在于：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。

8.根據(jù)權(quán)利要求7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，其特征在于：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。

9.一種利用空間多點(diǎn)功率預(yù)測特征的風(fēng)功率集成預(yù)測裝置，其特征在于：包括

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；

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；

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。

10.根據(jù)權(quán)利要求9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)測裝置，其特征在于：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、……、x_n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、……、x_n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、……、p_n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p_r1、p_r2、……、p_rn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)R_i和均方根誤差RMES_i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、……、Rmax_L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。