[发明专利]基于多数值天气预报源的权重调整方法及功率预测方法

权利要求书

1.基于多数值天气预报源的权重调整方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1、初始化：确定数值天气预报源种类n和各数值天气预报源的权重系数ε_i＝1/n，其中，n≥2，1≤i≤n；

步骤2、设置本方法计算天数days，并初始化a＝1；

步骤3、依次输入第a天n种数值天气预报源数据w_i，w_i对应第i种数值天气预报源数据；

步骤4、根据第a天第i种数值天气预报源数据w_i计算得出对应的功率预测数据f_ai；

步骤5、通过比较f_ai和第a天的实际有功功率pa，得出第a天第i种数值天气预报源的权重系数ε_ai＝|f_ai-pa|/cap，其中，cap为风电场或光伏电站的装机容量；

步骤6、对权重系数进行调整修正：

如果ε_ai＜ε＜1，则修正ε_ai为0，否则不修正，其中，ε为权重系数修正门槛值；

修正完成后，若第a天n种数值天气预报源的所有权重系数均为0，则将各权重系数修正为初始化的权重系数；

步骤7、将修正后的权重系数ε_ai保存到按日生成的数组array-per_day[]中，判断a是否≥days，若a≥days则进入步骤8，否则a的值加1并进入步骤3；

步骤8、对days个一维数组array_per_day[]求和后再除以days求取平均值，得到平均后的一维数组array_avg_pre[]；

步骤9、对一维数组array_avg_pre[]进行归一化处理，得到处理后的数组array_avg[k1，k2，…kn]，k1，k2，…kn为数组中每个元素，其对应各数值天气预报源修正后的权重系数。

2.根据权利要求1所述的基于多数值天气预报源的权重调整方法，其特征在于，days≥20。

3.根据权利要求2所述的基于多数值天气预报源的权重调整方法，其特征在于，days的取值是20的整数倍。

4.根据权利要求1所述的基于多数值天气预报源的权重调整方法，其特征在于，步骤9中，对一维数组array_avg_pre[]中每个值乘以1000，再提取公约数进行约分得到array_avg[k1，k2，…kn]。

5.一种基于多数值天气预报源的功率预测方法，其特征在于，根据上述权利要求1-4任意一项获得的n种数值天气预报源的修正后的权重系数ki，并结合数值天气预报源的数值w_i，计算得出n种数值天气预报源的数值预报结果Wt：

利用数值预报结果Wt进行功率预测计算。