用于风功率的超短期预测的装置及预测方法
【专利摘要】本发明公开了一种用于风功率的超短期预测的装置，包括：第一单元，用于采集风功率的实际观测值和风功率的短期预测值；第二单元，用于根据所述风功率的实际观测值和所述风功率的短期预测值由预设的风功率的超短期预测模型得到风功率的超短期预测值；第三单元，用于根据所述风功率的超短期预测值确定最优的风功率的超短期预测模型；第四单元，用于根据所述风功率的实际观测值、所述风功率的短期预测值、所述最优的风功率的超短期预测模型进行风功率的超短期预测。本发明还公开了一种风功率的超短期预测方法。本发明主要考虑天气要素的变化和风功率的延续性因素，使得到的风功率的超短期预测值较为准确。
【专利说明】用于风功率的超短期预测的装置及预测方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及电力系统预测与控制【技术领域】，具体地说，涉及一种用于风功率的超短期预测的装置及预测方法。
【背景技术】
[0002]在风电大规模并网背景下，由于风电具有的波动性和随机性，给传统的电力系统的安全稳定的运行带来巨大挑战。风功率预测技术是帮助解决这一问题的重要手段，其中，风功率的超短期预测一般被认为是电网实时调度的必要支撑技术。根据我国电力能源结构和调度水平，风功率的超短期预测的时间尺度一般是未来4小时，预测时间分辨率为15分钟。
[0003]现有的用于风功率的超短期预测的装置及预测方法对于天气要素的变化和风功率的延续性的天气要素的变化对风功率的超短期预测值的综合影响研究的较少，使得风功率的超短期预测值的误差较大。
[0004]对于天气要要素的变化，可以由风功率短期预测结果给出。对于风功率的延续性，可以由当前实测功率作为参照。风功率的短期预测值可以由中尺度数值模拟系统、小尺度气象模型、发电量计算模型和误差校正统计模型等现有技术得到。
【发明内容】
[0005]本发明所要解决的技术问题是现有的用于风功率的超短期预测的装置对于天气要素的变化和风功率的延续性 的天气要素的变化对风功率的超短期预测值的综合影响研究的较少，使得风功率的超短期预测值的误差较大。
[0006]本发明的技术方案如下:
[0007]—种用于风功率的超短期预测的装置，包括:第一单元，用于采集风功率的实际观测值和风功率的短期预测值；第二单元，用于根据所述风功率的实际观测值和所述风功率的短期预测值由预设的风功率的超短期预测模型得到风功率的超短期预测值；第三单元，用于根据所述风功率的超短期预测值确定最优的风功率的超短期预测模型；第四单元，用于根据所述风功率的实际观测值、所述风功率的短期预测值、所述最优的风功率的超短期预测模型进行风功率的超短期预测。
[0008]进一步，所述第一单元包括:第一模块，用于从初始时刻\开始以相同的时间间隔采集m个时刻的风功率的实际观测值re，m、e和i均为正整数，i=l，2，……，m-n ；e=l,2，……，m ;和，第二模块，用于从初始时刻\开始以相同的时间间隔采集m-1个风功率的短期预测值P」，j=i+l，i+2,……，i+n, n为正整数，n<m ;其中，m个时刻的风功率的实际观测值re和m-1个风功率的短期预测值P」的时间间隔相同。
[0009]进一步:由所述预设的风功率的超短期预测模型得到初始时刻\后n个时刻的风功率的超短期预测值，所述预设的风功率的超短期预测模型为k个，k为正整数，k ^ 20，共
计得到k组风功率的超短期预测值SPZ。[0010]进一步:当影响风功率的超短期预测模型的因素为风功率的实际观测值和风功率的短期预测值，所述预设的风功率的超短期预测模型为sp =)gxP/ ,其中，^为权重系数。
[0011]进一步:当k为I时，第I组预设的风功率的超短期预测模型中的h为首项为
1-1，公差为I的递减等差数列；ik为2，3，……时，第k组预设的风功率的超短期预测 方程中的为首项为1-!，公差为M的递减等差数列。
[0012]进一步:当影响风功率的超短期预测模型的因素为风功率的实际观测值、风功率的短期预测值和其他因素，预设的风功率的超短期预测模型为
其中，I 和 yP 为权重系数。
[0013]进一步:当k为1，2，3，……时，假定第k组预设的风功率的超短期预测模型中的 Ir 和 yp 相等，则当 yr+yp ≤I 时，yp=l-yr, sP'! = X x f + (1-yr) x ;当 yr+yp < I 时，
yp=yr，spi = Xri+ x p.+ (1-1yx)。
[0014]进一步:所述第三单元用于比较k组风功率的超短期预测值的误差的均方根之和，选择误差的均方根之和最小的一组预设的风功率的超短期预测模型作为最优的风功率的超短期预测模型。
[0015]进一步:所述第三单元包括:第三模块和第四模块；所述第三模块用于计算 得到每个风功率的超短期预测值的误差ERR;;将k个预设的
风功率的超短期预测模型得到的风功率的超短期预测值的误后，通过计算
ERRf ^rf HERRry^ HERR^ ，得到k组误差的均方根
(ERR1, ERR2,……，ERRJ，其中f?为正整数，f=l，2，……，n ;将每组误差的均方根求和
M1err = ERR, +ERR2+L ;比较k组误差的均方根之和;所述第二模块用于将误
差的均方根之和MkEER最小的一组的对应的公差得到的^和yp，作为最优权重系数，得到最优的风功率的超短期预测方程。
[0016]本发明所要解决的另一技术问题是现有的风功率的超短期预测方法对于天气要素的变化和风功率的延续性的天气要素的变化对风功率的超短期预测值的综合影响研究的较少，使得风功率的超短期预测值的误差较大。
[0017]本发明的另一技术方案如下:
[0018]一种风功率的超短期预测方法，包括:采集风功率的实际观测值和风功率的短期预测值；根据所述风功率的实际观测值和所述风功率的短期预测值由预设的风功率的超短期预测模型得到风功率的超短期预测值；根据所述风功率的超短期预测值确定最优的风功率的超短期预测模型；根据所述最优的风功率的超短期预测模型进行风功率的超短期预测。
[0019]本发明的技术效果如下:
[0020]本发明一些可选的实施例的用于风功率的超短期预测的装置及预测方法主要考虑天气要素的变化和风功率的延续性因素，对于天气要要素的变化，由风功率短期预测结果给出，而风功率的延续性由当前实测功率作为参照，风功率的超短期预测值是短期预测结果和当前实际功率的加权平均，使得到的风功率的超短期预测值较为准确。
【专利附图】
【附图说明】
[0021]图1为本发明的用于风功率的超短期预测的装置一优选实施例的结构示意图；
[0022]图2为本发明一优选实施例的均方根的误差的对比图。
【具体实施方式】
[0023]如图1所示，为本发明的用于风功率的超短期预测的装置一优选实施例的结构示意图。
[0024]本发明的用于风功率的超短期预测的装置，包括如下单元:
[0025]第一单元101，用于采集风功率的实际观测值和风功率的短期预测值，并将风功率的实际观测值和风功率的短期预测值传递到第二单元102和第四单元104。第一单元101包括:第一模块和第二模块。
[0026]第二单元102，用于接收风功率的实际观测值和风功率的短期预测值，根据风功率的实际观测值和风功率的短期预测值由预设的风功率的超短期预测模型得到风功率的超短期预测值，并将风功率的超短期`预测值传递到第三单元103。
[0027]第三单元103，用于接收风功率的超短期预测值，并根据风功率的超短期预测值确定最优的风功率的超短期预测模型，并将最优的风功率的超短期预测模型传递到第四单元104。第三单元包括:第三模块和第四模块，
[0028]第四单元104，用于接收最优的风功率的超短期预测模型，并接收第一单元101传递的风功率的实际观测值和风功率的短期预测值，根据风功率的实际观测值、风功率的短期预测值、最优的风功率的超短期预测模型进行风功率的超短期预测。
[0029]采用上述装置的本发明的优选实施例的风功率的超短期预测方法的步骤如下:
[0030]步骤S1:采集风功率的实际观测值和风功率的短期预测值。
[0031]通过第一模块采集风功率的实际观测值，具体过程为:
[0032]从初始时刻\开始以相同的时间间隔采集m个时刻的风功率的实际观测值i>m、e和i均为正整数，i=l, 2,......，m-n;e=l,2,......, m。采集的时间间隔优选为15min。
[0033]通过第二模块采集风功率的短期预测值，具体过程为:
[0034]从初始时刻\开始以相同的时间间隔采集m-1个风功率的短期预测值Pp j=i+l，i+2,……，i+n，n为正整数，n < m。采集的时间间隔和风功率的实际观测值的时间间隔相同，优选为15min。
[0035]步骤S2:根据风功率的实际观测值和风功率的短期预测值由预设的风功率的超短期预测模型得到风功率的超短期预测值。
[0036]由预设的风功率的超短期预测模型得到初始时刻\后n个时刻的风功率的超短期预测值，预设的风功率的超短期预测模型为k个，k为正整数，共计得到k组风功率的超短期预测值SZf。
[0037]具体过程如下:
[0038]根据实际考虑的因素的区别，预设的风功率的超短期预测模型有两种情况。
[0039](A)当影响风功率的超短期预测的因素为风功率的实际观测值和风功率的短期预
测值，预设的风功率的超短期预测模型为年/ =凡xC +(1-，其中，L和yp为权
重系数。
[0040]步骤201A:当k为I时，根据第一个预设的风功率的超短期预测模型得到第一组风功率超短期预测值。
[0041]当k为I时，第一个预设的风功率的超短期预测模型中的I为首项为1-1，公差
为一的递减等差数列，即
【权利要求】
1.一种用于风功率的超短期预测的装置，其特征在于，包括: 第一单元，用于采集风功率的实际观测值和风功率的短期预测值； 第二单元，用于根据所述风功率的实际观测值和所述风功率的短期预测值由预设的风功率的超短期预测模型得到风功率的超短期预测值； 第三单元，用于根据所述风功率的超短期预测值确定最优的风功率的超短期预测模型； 第四单元，用于根据所述风功率的实际观测值、所述风功率的短期预测值、所述最优的风功率的超短期预测模型进行风功率的超短期预测。
2.如权利要求1所述的用于风功率的超短期预测的装置，其特征在于，所述第一单元包括: 第一模块，用于从初始时刻\开始以相同的时间间隔采集m个时刻的风功率的实际观测值 re, m、e 和 i 均为正整数，i=l, 2,......，m-n;e=l,2,......，m;和， 第二模块，用于从初始时刻ti开始以相同的时间间隔采集m-1个风功率的短期预测值Pj, j=i+l, i+2,......, i+n, n 为正整数，n < m ； 其中，m个时刻的风功率的实际观测值和m-1个风功率的短期预测值h的时间间隔相同。
3.如权利要求2所述的用于风功率的超短期预测的装置，其特征在于，由所述预设的风功率的超短期预测模型得到初始时刻ti后n个时刻的风功率的超短期预测值，所述预设的风功率的超短期预测模型为k个，k为正整数，k ≥20，共计得到k组风功率的超短期预测值SPj。
4.如权利要求3所述的用于风功率的超短期预测的装置，其特征在于:当影响风功率的超短期预测模型的因素为风功率的实际观测值和风功率的短期预测值，所述预设的风功率的超短期预测模型为
5.如权利要求4所述的用于风功率的超短期预测的装置，其特征在于: 当k为I时，第I组预设的风功率的超短期预测模型中的^为首项为1-1，公差为I的递减等差数列； 当k为2，3，……时，第k组预设的风功率的超短期预测方程中的yr为首项为1-1，公差为
6.如权利要求3所述的用于风功率的超短期预测的装置，其特征在于:当影响风功率的超短期预测模型的因素为风功率的实际观测值、风功率的短期预测值和其他因素，预设的风功率的超短期预测模型为
7.如权利要求6所述的用于风功率的超短期预测的装置，其特征在于:当k为1，2，3，……时，假定第k组预设的风功率的超短期预测模型中的Ir和yp相等，则
8.如权利要求5或7所述的用于风功率的超短期预测的装置，其特征在于，所述第三单元用于比较k组风功率的超短期预测值的误差的均方根之和，选择误差的均方根之和最小的一组预设的风功率的超短期预测模型作为最优的风功率的超短期预测模型。
9.如权利要求8所述的用于风功率的超短期预测的装置，其特征在于: 所述第三单元包括:第三模块和第四模块； 所述第三模块用于计算
10.一种风功率的超短期预测方法，其特征在于，包括: 采集风功率的实际观测值和风功率的短期预测值； 根据所述风功率的实际观测值和所述风功率的短期预测值由预设的风功率的超短期预测模型得到风功率的超短期预测值； 根据所述风功率的超短期预测值确定最优的风功率的超短期预测模型； 根据所述最优的风功率的超短期预测模型进行风功率的超短期预测。
【文档编号】G06Q50/06GK103617464SQ201310671431
【公开日】2014年3月5日 申请日期:2013年12月10日 优先权日:2013年12月10日
【发明者】钱胜利 申请人:钱胜利