[发明专利]风电场风速超短期组合预测方法

权利要求书

1.一种风电场风速超短期组合预测方法，其特征在于，所述方法的步骤如下：

步骤1：采集风电场的风速数据，并对获取的数据进行预处理；所述预处理包括对原始数据的查漏补缺、对异常数据的替换和原始数据的时间长度转换，形成风速时间序列；

步骤2：采用持续预测模型进行风速0～1小时的预测，时间分辨率为15分钟，得到超前k步风速预测值序列

步骤3：采用ARMA预测模型进行风速0～4小时的预测，时间分辨率为15分钟，得到超前k步风速预测值序列

步骤4：采用小波-神经网络预测模型进行风速0～4小时的预测，时间分辨率为15分钟，得到超前k步风速预测值序列

步骤5：利用组合预测法，对步骤2、步骤3和步骤4的预测结果进行组合预测，得到风速0～1小时的超短期预测结果；

步骤6：利用组合预测法，对步骤3和步骤4的预测结果进行组合预测，得到风速1～4小时的超短期预测结果。

2.根据权利要求1所述的风电场风速超短期组合预测方法，其特征在于，所述的步骤5中的组合预测法采用公式进行加权优化，优化后误差为e_k＝ω_pke_pk+ω_ake_ak+ω_nke_nk，方差为以优化后方差最小为目标函数，在ω_pk+ω_ak+ω_nk＝1的约束条件下构造拉格朗日方程：f=ωpk2Var(epk)+ωak2Var(eak)+ωnk2Var(enk)+λ(1-ωpk-ωak-ωnk),]]>通过求该方程的最小值可求得权系数ω_pk、ω_ak和ω_nk为：ωpk=Var(eak)Var(enk)Var(epk)Var(eak)+Var(epk)Var(enk)+Var(eak)Var(enk)ωak=Var(epk)Var(enk)Var(epk)Var(eak)+Var(epk)Var(enk)+Var(eak)Var(enk)ωnk=Var(epk)Var(eak)Var(epk)Var(eak)+Var(epk)Var(enk)+Var(eak)Var(enk);]]>

将求得的权系数ω_pk、ω_ak和ω_nk代入公式中可得到风速0～1小时的超短期预测值；

其中：f为拉格朗日函数；λ为拉格朗日系数；V_k^*为超前k步组合预测值；ω_pk为持续预测模型在超前k步组合预测中的权系数，ω_ak为ARMA预测模型在超前k步组合预测中的权系数，ω_nk为小波-神经网络预测模型在超前k步组合预测中的权系数；e_pk为持续预测模型超前k步风速预测误差，e_ak为ARMA预测模型超前k步风速预测误差，e_nk为小波-神经网络预测模型超前k步风速预测误差，e_k为超前k步组合预测的误差；Var(e_pk)为持续预测模型超前k步预测误差的方差，Var(e_ak)为ARMA预测模型超前k步预测误差的方差，Var(e_nk)为小波-神经网络预测模型超前k步预测误差的方差，Var(e_k)为超前k步组合预测误差的方差；k为预测时间步长，k＝1，2，3，4。

3根据权利要求1所述的风电场风速超短期组合预测方法，其特征在于，所述的步骤6中的组合预测法采用公式Vk*=ωakVak*+ωnkVnk*,]]>即Vk*=ωpkVpk*+ωakVak*+ωnkVnk*ωpk=0,]]>代入以下

公式可得到权系数ω_ak和ω_nk为：

ωak=limVar(epk)→∞Var(epk)Var(enk)Var(epk)Var(eak)+Var(epk)Var(enk)+Var(eak)Var(enk)=Var(enk)Var(eak)+Var(enk)ωnk=linVar(epk)→∞Var(epk)Var(eak)Var(epk)Var(eak)+Var(epk)Var(enk)+Var(eak)Var(enk)=Var(eak)Var(eak)+Var(enk);]]>

将求得的权系数ω_ak和ω_nk代入公式中可得到风速1～4小时的超短期预测值；

其中：预测时间步长k＝5，6，…16。