[发明专利]一种用于风电功率的概率预报方法及系统

说明书

本发明提供一种用于风电功率的概率预报方法及系统，包括：从预先建立的风速概率密度函数模型中抽取风速样本输入预先建立的风速风电转换模型，得到风电功率的样本数据；对风电功率的样本数据进行核密度估计，得到风电功率的核密度估计拟合概率密度函数；基于核密度估计拟合概率密度函数，从预设的置信度区间中提取概率预报结果。本发明从预先建立的风速概率密度函数模型中抽取风速样本输入预先建立的风速风电转换模型，充分利用了集合预报提供的天气不确定性信息，能够提供反映风电功率不确定性的连续概率密度分布函数，并利用设置的置信区间，有效提高了概率预报结果的准确性。

技术领域

本发明涉及新能源发电领域，具体涉及一种用于风电功率的概率预报方法及系统。

背景技术

风能资源具有波动性和间歇性的特点，难以对其准确预测，在电力市场和电力调度中考虑风电变量的时候需要考虑到其不确定性分布才能给出更加合理的决策，从而提升经济效益，提高安全系数。数值天气预报数据的不确定性是造成风电功率预报不确定的重要因素，集合数值天气预报服务从NWP数据生产机制的角度提供了含有气象预报因子不确定性的信息，这一信息以多个确定性预报结果共同构成，在实际应用中，由于集合预报的生产计算成本巨大，集合成员数量有限，相对于复杂的天气系统来说，直接用于描述概率预报结果时的能力十分有限。

因此，如何利用少量集合成员形成统计修正的概率分布结果是目前研究的重点，此外，在得到气象因子的概率预报分布之后，如何将其进一步转化为风电功率的概率预报结果，也是形成风电功率概率预报结果的重要环节。

因此，需要提供一种技术方案来克服现有技术的不足。

发明内容

为了克服上述现有技术的不足，本发明提供一种用于风电功率的概率预报方法及系统。

一种用于风电功率的概率预报方法，其包括：从预先建立的风速概率密度函数模型中抽取风速样本输入预先建立的风速风电转换模型，得到风电功率的样本数据；对风电功率的样本数据进行核密度估计，得到风电功率的核密度估计拟合概率密度函数；基于核密度估计拟合概率密度函数，从预设的置信度区间中提取概率预报结果。

预先建立的风速概率密度函数模型，包括：基于风速观测数据，得到初始风速的分布拟合函数；基于初始风速的分布拟合函数，确定风速概率密度函数。

基于风速观测数据，得到初始风速的分布拟合函数，包括：基于风速集合预报成员和历史数据的预报效果修正预报偏差，得到拟合分布所需的均值和方差；基于均值以及方差，确定初始风速的分布拟合函数。

基于均值以及方差，确定初始风速的分布拟合函数，包括：初始风速的分布拟合函数的计算公式，如下所示：

式中，y为根据实际风场数据进行不同阶数乘方处理后的风速,f_k为风速集合预报成员，α为形状参数，β为尺度参数；

式中，μ_k为均值，σ_k为方差。

基于初始风速的分布拟合函数，确定风速概率密度函数，包括：基于初始风速的分布拟合函数，计算潜在变量；利用潜在变量，计算潜在变量最大值的权重；基于权重，利用对数似然函数，计算方差的线性修正参数；交替迭代直到权重和所述线性修正参数的迭代结果小于预先设定的最小公差，则计算停止；基于迭代结果，得到风速概率密度函数。

计算第j+1次潜在变量的公式，如下所示：

其中，g^(j)(y_t|f_kt)为分布拟合函数，为第k个权重的第j次迭代结果，y_t为观测值，n为观测天数；