本發(fā)明技術(shù)屬于風(fēng)電功率預(yù)測(cè)領(lǐng)域，特別是提供了一種基于貝葉斯推斷的多氣象源數(shù)值天氣預(yù)報(bào)(numericalweatherprediction，nwp)風(fēng)速融合方法，提高輸入風(fēng)速的精度，從而提高風(fēng)電功率預(yù)測(cè)的精度。

背景技術(shù)：

風(fēng)能具有存儲(chǔ)量大、可再生的優(yōu)點(diǎn)，受到全世界廣泛的重視。由于決定風(fēng)電發(fā)電功率的最主要的因素是風(fēng)速，風(fēng)速受到氣壓、云圖、溫度等眾多因素影響，使得風(fēng)速具有波動(dòng)性和難以準(zhǔn)確預(yù)報(bào)的特點(diǎn)，導(dǎo)致風(fēng)力發(fā)電功率具有不確定性，增加了風(fēng)力發(fā)電成本，給電力系統(tǒng)的調(diào)度計(jì)劃、安全穩(wěn)定帶來(lái)巨大的影響。通過(guò)對(duì)風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速的準(zhǔn)確估計(jì)，實(shí)現(xiàn)風(fēng)電功率有效預(yù)測(cè)具有重要的研究意義。

現(xiàn)有的大多數(shù)方法普遍采用單個(gè)nwp進(jìn)行功率預(yù)測(cè)，然而由于風(fēng)速難以預(yù)測(cè)的特性，單個(gè)nwp很難準(zhǔn)確的預(yù)報(bào)風(fēng)速，存在固有預(yù)測(cè)特性且預(yù)測(cè)方差較大，不利于提高風(fēng)電功率預(yù)測(cè)精度。通過(guò)對(duì)多個(gè)氣象源風(fēng)速進(jìn)行融合，減小輸入風(fēng)速的誤差，進(jìn)而提高風(fēng)電功率預(yù)測(cè)精度，為電網(wǎng)的調(diào)度、運(yùn)行提供依據(jù)，從而減小風(fēng)電功率的波動(dòng)性及風(fēng)力發(fā)電成本，為電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供保障。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是提出基于貝葉斯推斷算法融合多源nwp風(fēng)速的風(fēng)電功率預(yù)測(cè)方法，充分考慮了各個(gè)nwp風(fēng)速的數(shù)值統(tǒng)計(jì)特性，利用貝葉斯推斷綜合各個(gè)nwp風(fēng)速，降低天氣預(yù)報(bào)的不確定性，提高風(fēng)電功率預(yù)測(cè)的統(tǒng)計(jì)精度。

本發(fā)明的實(shí)施例提供一種基于貝葉斯推斷的多源氣象風(fēng)速融合方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)歷史數(shù)據(jù)采集；從指定風(fēng)電場(chǎng)中獲取一定時(shí)間范圍內(nèi)的風(fēng)電場(chǎng)實(shí)測(cè)風(fēng)速數(shù)據(jù)和多源nwp風(fēng)速數(shù)據(jù)；

(2)對(duì)步驟1中采集的風(fēng)電場(chǎng)實(shí)測(cè)風(fēng)速數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和刪除等預(yù)處理操作；

(3)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析；對(duì)步驟1中多源nwp風(fēng)速數(shù)據(jù)和經(jīng)過(guò)步驟2中預(yù)處理的風(fēng)電場(chǎng)實(shí)測(cè)風(fēng)速數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，統(tǒng)計(jì)分析歷史中的多源氣象nwp的各風(fēng)速和實(shí)測(cè)風(fēng)速的特征，根據(jù)統(tǒng)計(jì)的各自風(fēng)速的分布特征選取特征量；

分別統(tǒng)計(jì)在選取范圍內(nèi)不同氣象源風(fēng)速v1、v2、…vn(n表示有n個(gè)氣象源，vi為第i個(gè)氣象源的風(fēng)速)及實(shí)測(cè)風(fēng)速vr的分布；

(4)風(fēng)速融合；根據(jù)步驟3中統(tǒng)計(jì)各風(fēng)速的歷史特征，通過(guò)貝葉斯推斷算法對(duì)多個(gè)風(fēng)源風(fēng)速進(jìn)行融合；利用貝葉斯算法計(jì)可以得到各個(gè)風(fēng)源的融合系數(shù)，進(jìn)而融合得到較為準(zhǔn)確的融合風(fēng)速，使用融合后的風(fēng)速作為風(fēng)速-功率模型的輸入，可提高預(yù)測(cè)精度；

(5)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；根據(jù)步驟4中由歷史數(shù)據(jù)的多源nwp風(fēng)速數(shù)據(jù)得到的各氣象源的融合系數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)風(fēng)速，即將預(yù)測(cè)天多源nwp風(fēng)速數(shù)據(jù)融合，得到更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)風(fēng)速。

進(jìn)一步地，步驟1中需要采集3個(gè)月以上的多源nwp風(fēng)速數(shù)據(jù)和風(fēng)電場(chǎng)實(shí)測(cè)風(fēng)速數(shù)據(jù)。

進(jìn)一步地，步驟2中對(duì)步驟1中采集到的風(fēng)電場(chǎng)實(shí)測(cè)風(fēng)速數(shù)據(jù)中實(shí)發(fā)功率和實(shí)發(fā)風(fēng)速數(shù)據(jù)中會(huì)出現(xiàn)一些不正常的點(diǎn)進(jìn)行清洗和刪除等預(yù)處理操作，不正常的點(diǎn)包括實(shí)發(fā)功率或?qū)嵃l(fā)風(fēng)速連續(xù)為零的點(diǎn)、實(shí)發(fā)風(fēng)速為負(fù)的點(diǎn)、實(shí)發(fā)風(fēng)速和實(shí)發(fā)功率不匹配點(diǎn)，如風(fēng)大功率小、風(fēng)小功率大的點(diǎn)。

進(jìn)一步地，步驟4中通過(guò)貝葉斯推斷算法對(duì)多個(gè)風(fēng)源風(fēng)速進(jìn)行融合包括以下步驟：

首先，對(duì)步驟3處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行修正處理；根據(jù)步驟3統(tǒng)計(jì)的各風(fēng)速進(jìn)行修正，各風(fēng)速修正前后沒(méi)有改變，使各個(gè)風(fēng)速的分布滿(mǎn)足正態(tài)分布，并計(jì)算此時(shí)的標(biāo)準(zhǔn)差σ1,σ2,...σn，以實(shí)測(cè)風(fēng)速的均值為標(biāo)準(zhǔn)，將其他風(fēng)源風(fēng)速向?qū)嵃l(fā)風(fēng)速方向進(jìn)行平移，此時(shí)各氣象源的歷史數(shù)據(jù)均值相等，假設(shè)平移后的各氣象源預(yù)測(cè)的風(fēng)速為v′1、v′2、...v′n其次，對(duì)上面修正的數(shù)據(jù)運(yùn)用貝葉斯推斷算法融合為一個(gè)最佳的融合數(shù)據(jù)，并將它作為最終的融合風(fēng)速v：

融合風(fēng)速v服從正態(tài)分布且v′1、v′2、v′n分別服從正態(tài)分布并令a是與v無(wú)關(guān)的常數(shù)；

因此，

上式中的指數(shù)部分是關(guān)于v的二次函數(shù)，因此假設(shè)p(v|v1′,v2′,...vn′)依然為正態(tài)分布，假設(shè)服從即

比較上式兩個(gè)參數(shù)可得：

因此按照均值估計(jì)的原則，v的貝葉斯估計(jì)為；

本發(fā)明的實(shí)施例提供的技術(shù)方案帶來(lái)的有益效果是：

(1)本發(fā)明針對(duì)歷史數(shù)據(jù)中存在不匹配點(diǎn)、錯(cuò)誤點(diǎn)的情況，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)刪除等工作，數(shù)據(jù)預(yù)處理后使得數(shù)據(jù)更符合風(fēng)電場(chǎng)實(shí)際運(yùn)行機(jī)理，提高數(shù)據(jù)的有效性，便于挖掘數(shù)據(jù)本身的特征。

(2)本發(fā)明針對(duì)風(fēng)速難以預(yù)測(cè)的特性單一數(shù)值天氣預(yù)報(bào)很難準(zhǔn)確的預(yù)報(bào)風(fēng)速，存在固有預(yù)測(cè)特性且預(yù)測(cè)方差較大，采用貝葉斯融合算法融合多個(gè)氣象源的nwp風(fēng)速，充分利用單個(gè)氣象源的特點(diǎn)，將多個(gè)氣象源風(fēng)速融合為一個(gè)風(fēng)速，提高了風(fēng)速預(yù)測(cè)的精度，避免了使用了單個(gè)風(fēng)源誤差較大的缺點(diǎn)，從而提高更電功率預(yù)測(cè)的精度。

附圖說(shuō)明

圖1本發(fā)明基于貝葉斯推斷的多源氣象風(fēng)速融合方法的流程圖。

圖2某個(gè)風(fēng)電場(chǎng)氣象源實(shí)測(cè)風(fēng)速分布圖。

圖3某個(gè)風(fēng)電場(chǎng)nwpa風(fēng)速分布圖。

圖4某個(gè)風(fēng)電場(chǎng)nwpb風(fēng)速分布圖。

圖5某個(gè)風(fēng)電場(chǎng)nwpc風(fēng)速分布圖。

圖6是氣象源三個(gè)nwp風(fēng)速及融合風(fēng)速與實(shí)測(cè)風(fēng)速對(duì)比圖。

具體實(shí)施方式

為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明實(shí)施方式作進(jìn)一步地描述。

本發(fā)明提供了一種基于貝葉斯推斷的多源氣象風(fēng)速融合方法，充分考慮了各個(gè)nwp風(fēng)速的數(shù)值統(tǒng)計(jì)特性，降低了不準(zhǔn)確性，提高預(yù)測(cè)的精度。請(qǐng)參考圖1，本發(fā)明基于貝葉斯推斷的多源氣象風(fēng)速融合方法包括以下步驟：

步驟s100：歷史數(shù)據(jù)采集；從指定風(fēng)電場(chǎng)中獲取一定時(shí)間范圍內(nèi)的風(fēng)電場(chǎng)實(shí)測(cè)風(fēng)速數(shù)據(jù)和多源nwp風(fēng)速數(shù)據(jù)，所述多源nwp風(fēng)速數(shù)據(jù)指同一個(gè)風(fēng)場(chǎng)不同預(yù)測(cè)中心預(yù)測(cè)的風(fēng)速數(shù)據(jù)。因需要得到各個(gè)數(shù)據(jù)源中風(fēng)速的準(zhǔn)確特征，歷史數(shù)據(jù)中存在一定誤差的數(shù)據(jù)，故需要統(tǒng)計(jì)3個(gè)月以上的各自風(fēng)速的分布。

步驟s200：對(duì)步驟s100采集的風(fēng)電場(chǎng)實(shí)測(cè)風(fēng)速數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理操作。

風(fēng)電場(chǎng)在實(shí)際運(yùn)行時(shí)，會(huì)出現(xiàn)停機(jī)、故障等情況，在這種情況下會(huì)導(dǎo)致采集到的實(shí)發(fā)功率和實(shí)發(fā)風(fēng)速數(shù)據(jù)中會(huì)出現(xiàn)一些不正常的點(diǎn)、比如實(shí)發(fā)功率或?qū)嵃l(fā)風(fēng)速連續(xù)為零的點(diǎn)，實(shí)發(fā)風(fēng)速為負(fù)的點(diǎn)、實(shí)發(fā)風(fēng)速和實(shí)發(fā)功率不匹配點(diǎn)如風(fēng)大功率小、風(fēng)小功率大的點(diǎn)。在數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)程中，判定實(shí)發(fā)風(fēng)速或者實(shí)發(fā)風(fēng)速存在多個(gè)為零和為負(fù)的點(diǎn)，或者不匹配點(diǎn)時(shí)。若存在這樣的點(diǎn)，將該點(diǎn)刪除，并刪除對(duì)應(yīng)時(shí)間點(diǎn)內(nèi)的其他相關(guān)量。

步驟s300：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析；對(duì)步驟s100中多源nwp風(fēng)速數(shù)據(jù)和經(jīng)過(guò)步驟s200預(yù)處理的風(fēng)電場(chǎng)實(shí)測(cè)風(fēng)速數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，統(tǒng)計(jì)分析歷史中的多源氣象nwp的各風(fēng)速和實(shí)測(cè)風(fēng)速的特征，根據(jù)統(tǒng)計(jì)的各自風(fēng)速的分布特征選取特征量。

分別統(tǒng)計(jì)在選取范圍內(nèi)不同氣象源風(fēng)速v1、v2、…vn(n表示有n個(gè)氣象源，vi為第i個(gè)氣象源的風(fēng)速)及實(shí)測(cè)風(fēng)速vr的分布。

步驟s400：風(fēng)速數(shù)據(jù)融合；根據(jù)步驟s300統(tǒng)計(jì)各風(fēng)速的歷史特征，通過(guò)貝葉斯推斷算法對(duì)多個(gè)風(fēng)源風(fēng)速數(shù)據(jù)進(jìn)行融合。利用貝葉斯算法計(jì)可以得到各個(gè)風(fēng)源的融合系數(shù)，進(jìn)而融合得到較為準(zhǔn)確的融合風(fēng)速，使用融合后的風(fēng)速作為風(fēng)速-功率模型的輸入，可提高預(yù)測(cè)精度。

風(fēng)速數(shù)據(jù)融合具體步驟是：

步驟s410：對(duì)步驟s300處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行修正處理；根據(jù)步驟s300統(tǒng)計(jì)的各風(fēng)速進(jìn)行修正，各風(fēng)速修正前后沒(méi)有改變，使各個(gè)風(fēng)速的分布滿(mǎn)足正態(tài)分布，計(jì)算各自的標(biāo)準(zhǔn)差σ1,σ2,...σn。以實(shí)測(cè)風(fēng)速的均值為標(biāo)準(zhǔn)，將其他風(fēng)源風(fēng)速向?qū)嵃l(fā)風(fēng)速方向進(jìn)行平移，此時(shí)各氣象源的歷史數(shù)據(jù)均值相等，假設(shè)平移后的各氣象源預(yù)測(cè)風(fēng)速分別為v′1、v′2、...v′n

步驟s420：對(duì)步驟s410中的數(shù)據(jù)運(yùn)用貝葉斯推斷算法融合為一個(gè)最佳的融合數(shù)據(jù)，并將它作為最終的融合風(fēng)速v：

融合風(fēng)速v服從正態(tài)分布且v′1、v′2、...v′n所在的氣象源分別服從正態(tài)分布并令a是與v無(wú)關(guān)的常數(shù)。因此

上式中的指數(shù)部分是關(guān)于v的二次函數(shù)，因此假設(shè)p(v|v1′,v2′,...vn′)依然為正態(tài)分布，假設(shè)服從即

比較上式兩個(gè)參數(shù)可得：

因此按照均值估計(jì)的原則，v的貝葉斯估計(jì)為；

步驟s500：預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；將各氣象源各時(shí)刻預(yù)測(cè)風(fēng)速按前面平移方法進(jìn)行平移，得到v′1、v′2、...v′n，根據(jù)步驟s420中由歷史數(shù)據(jù)的多源nwp風(fēng)速數(shù)據(jù)得到的各氣象源的融合系數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)風(fēng)速，即將預(yù)測(cè)天多源nwp風(fēng)速數(shù)據(jù)代入到最終融合公式中，得到更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)風(fēng)速。

對(duì)本發(fā)明的效果進(jìn)行仿真驗(yàn)證。

利用某個(gè)風(fēng)電場(chǎng)的三個(gè)nwp中的風(fēng)速作為輸入，可以得到預(yù)測(cè)的風(fēng)速，再通過(guò)與當(dāng)天的實(shí)測(cè)風(fēng)速進(jìn)行比較，可以驗(yàn)證融合方法對(duì)風(fēng)速預(yù)測(cè)的有效性。

假設(shè)在某個(gè)風(fēng)電場(chǎng)有三個(gè)獨(dú)立的氣象源，其分別為nwpa、nwpb和nwpc，該風(fēng)電場(chǎng)氣象源實(shí)測(cè)風(fēng)速、nwpa風(fēng)速、nwpb風(fēng)速和nwpc風(fēng)速的分布圖分別請(qǐng)參考圖2、圖3、圖4和圖5。

對(duì)該風(fēng)電場(chǎng)氣象源實(shí)測(cè)風(fēng)速、nwpa風(fēng)速、nwpb風(fēng)速和nwpc風(fēng)速經(jīng)本發(fā)明基于貝葉斯推斷的多源氣象風(fēng)速融合方法進(jìn)行處理。處理結(jié)果請(qǐng)參閱圖6，通過(guò)觀(guān)察nwp風(fēng)速與實(shí)測(cè)風(fēng)速的對(duì)比可以看到，單一nwp風(fēng)速不準(zhǔn)確，固有預(yù)測(cè)特性且預(yù)測(cè)方差較大，不利于提高風(fēng)電功率預(yù)測(cè)精度的問(wèn)題，提出基于貝葉斯推斷算法融合多源nwp風(fēng)速的風(fēng)電功率預(yù)測(cè)方法，充分考慮了各個(gè)nwp風(fēng)速的數(shù)值統(tǒng)計(jì)特性，利用貝葉斯融合各個(gè)風(fēng)速，降低天氣預(yù)報(bào)的不確定性，提高風(fēng)電功率預(yù)測(cè)的統(tǒng)計(jì)精度。

在不沖突的情況下，本文中上述實(shí)施例及實(shí)施例中的特征可以相互結(jié)合。

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例，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)。