[实用新型]一种基于支持向量机的风电功率预测装置

说明书

技术领域

本实用新型属于风电功率预测技术领域，特别涉及一种基于支持向量机(SVM)的风电功率预测装置。 

背景技术

近年来，随着风电规模的不断扩大，大容量的风电接入电网会对电力系统的安全、稳定运行以及保证电能质量带来严峻的挑战。因此，必须对风电场未来24小时的功率进行准确的预测。这样可以及时调整调度计划，减少系统的旋转备用量，降低系统的运行成本，为风电场参与发电竞价奠定基础。 

目前，对风电场输出功率的预测包括二种方法：一是物理方法，即先利用数值天气预报系统得到风速、风向、气压、气温等天气数据，然后根据风机周围的物理信息得到风力风电机组风速、风向等信息，最后利用风机的功率曲线计算得出风机的实际输出功率；二是统计方法，其根据历史数据即风速或功率在天气状况和输出功率间建立映射关系，然后进行预测，建模方法包括时间序列、卡尔曼滤波法、神经网络法等。这些方法随着风电技术的深入暴露出一些难于克服的缺陷，如预测精度差、收敛速度慢和稳定性差等缺点。 

发明内容

为了克服已有技术的不足，本实用新型提供一种基于支持向量机的风电功率预测装置。 

本实用新型的技术方案是这样实现的：该装置包括有微处理器、传感器、外扩存储器、数据采集模块、能量管理模块(EMS)和通信接口； 

其中通信接口包括RS232接口和以太网接口； 

外扩存储器包括假静态随机存储器PSRAM与闪存(Nand Flash)； 

数据采集模块是信号的输入输出，包括A/D输入、D/A输出与数字量输入输出； 

该装置各部件的连接是：传感器的输出连接数据采集模块的输入，数据采集模块的输出和能量管理模块(EMS)的输出连接微处理器的输入，微处理器的输出连接通讯接口的输入，通讯接口的输出连接外扩存储器，外扩存储器的双工端连接微处理器的双工端。 

基于支持向量机的风电功率预测装置进行预测的方法，利用基于支持向量机模型进行预测，步骤如下： 

步骤1、对历史数据进行归一化处理； 

归一化公式为： 

x·i=xi-ximinximax-ximin(i=1,2,···,m)---(1)]]>

其中 为归一化的数据值，x_i为实测值，x_imin＝min(x_i)，x_imax＝max(x_i)，m为输入向量维数，即影响负荷因素的个数； 

步骤2、采用数据采集模块采集预测日的气象信息，形成训练样本集，训练样本输入一般包括以下几类：利用公式(1)处理预测日之前与预测日的预测时刻数据； 

(i＝1，2，…，k)为预测日之前预测时刻输出归一化数据； 

(i＝1，2，…，k)为预测日前一日预测时刻输出归一化数据； 

c＝{x_ic1，x_ic2，…，x_ick}， (i＝1，2，…，k)预测日的气象数据，包含最高温度、最低温度、平均温度、风力和湿度，k为气象参数的维数；