[发明专利]一种风电功率集群预测方法和装置

权利要求书

1.一种风电功率集群预测方法，其特征在于，所述方法包括：

按风电场区域选择数值天气预报点位；

根据数值天气预报点位建立区域功率预测模型；

根据区域预测模型计算电网的功率预测值；

所述数值天气预报点位的选择包括：

(1)整理收集的风电场的历史数据；

(2)根据相关性系数筛选NWP点位；

对历史数据的整理包括：

根据风电场按时间对齐的历史数据确定下式所示的风电场的历史实际功率数据集P,P＝{P₁,P₂,…,P_n},根据数据集P计算区域的总实际功率SumP；

按NWP点位按时间对齐的历史数据与所述总实际功率SumP确定下式所示的NWP点位历史数据集ND＝{ND₁,ND₂,…,ND_m}；

所述NWP点位的筛选包括：

按下式计算相关性系数C：

其中，n：风电场总数；SumP_i:风电场i的总实际功率；各风电场的总实际功率平均值；ND_i：NWP点位历史数据集ND中数据；NWP点位历史数据集平均值；

相关性系数集C′如式所示：C′＝{C₁，C₂，…，C_m}；

按相关性系数集C′中选出的大于预先设置的阈值T的元素，得到目标子集C_P＝{C₁，C₂，…，C_k}，目标子集C_P对应的NWP点位为目标NWP点位；

所述区域功率预测模型的建立包括：

将总实际功率SumP和目标子集C_P的值归一化到[0,1]区间，并提取目标NWP点位中不同的气象要素，用BP神经网络建立NWP气象要素与区域总实际功率SumP的预测模型。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述风电场区域包括：

按并网风电场的地理分布并涵盖全部风电场的原则划分风电场；

微调划分的所述风电场。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述电网的功率预测值的计算包括：

根据选择的目标NWP点位计算的各区域的功率预测值的和，确定电网的功率预测值。

4.一种应用权利要求1-3任一所述方法的预测装置，其特征在于，所述装置包括：

选择单元，用于根据预先划分的风电场区域，选择数值天气预报点位；

建模单元，用于根据数值天气预报点位建立区域功率预测模型；

计算单元，用于根据区域预测模型计算电网的功率预测值；

所述选择单元包括：

区域划分子单元，用于根据风电场地理分布与风电场个数、地理密度将风电场划分为合理的区域；

处理子单元，用于收集区域内风电场的历史数据，并按时间顺序取得历史实际功率数据集和NWP点位历史数据集；

筛选子单元，用于计算相关性系数，并根据预先设置的阈值选择目标子集和目标NWP点位。