[发明专利]一种风电功率预测方法及装置

权利要求书

1.一种风电功率预测方法，其特征在于，所述风电功率预测方法包括：

对获取的风功率参数进行预处理以获得预测样本；

基于预建立的径向基函数网络模型及所述预测样本预测第一风功率预测结果；

依据所述第一风功率预测结果以及获取的风功率实际结果计算相对误差；

依据所述相对误差以及预建立的误差修正模型获取第二风功率预测结果。

2.根据权利要求1所述的风电功率预测方法，其特征在于，所述依据所述相对误差以及预建立的误差修正模型获取第二风功率预测结果的步骤包括：

利用均值-均方差分级法对所述相对误差进行预测误差状态区间划分，获得多个状态区间；

计算多个所述状态区间的初始概率分布矩阵；

基于多个所述状态区间计算状态转移矩阵；

基于所述初始概率分布矩阵及所述状态转移矩阵计算状态转移结果；

基于所述第一风功率预测结果及所述状态转移结果计算所述第二风功率预测结果。

3.根据权利要求2所述的风电功率预测方法，其特征在于，所述基于所述第一风功率预测结果及所述状态转移结果计算所述第二风功率预测结果的步骤包括：

基于所述状态转移结果确定误差上限以及误差下限；

基于所述第一风功率预测结果、所述误差上限以及所述误差下限计算所述第二风功率预测结果。

4.根据权利要求3所述的风电功率预测方法，其特征在于，所述基于所述第一风功率预测结果、所述误差上限以及所述误差下限计算所述第二风功率预测结果的步骤包括：

通过算式计算所述第二风功率预测结果，其中，O₂为第二风功率预测结果，O₁为第一风功率预测结果，δ_m为误差上限，δ_n为误差下限。

5.根据权利要求2所述的风电功率预测方法，其特征在于，所述基于多个所述状态区间计算状态转移矩阵的步骤包括：

基于算式p_ij(k)＝p(s_i→s_j)＝p(Y_n+k＝j|y_n＝i),(i,j＝1,2,3…n)计算由状态s_i移到状态s_j的概率值，其中，p_ij(k)为由状态s_i移到状态s_j的概率值；

基于p_ij(k)确定所述状态转移矩阵，其中，所述状态转移矩阵P＝(p_ij)_n×n。

6.根据权利要求2所述的风电功率预测方法，其特征在于，所述基于所述初始概率分布矩阵及所述状态转移矩阵计算状态转移结果的步骤包括：

基于算式S^(d)＝S⁽⁰⁾P^d计算所述状态转移结果，其中，S^(d)为状态转移结果，S⁽⁰⁾为初始概率分布矩阵，P为状态转移矩阵。

7.一种风电功率预测装置，其特征在于，所述风电功率预测装置包括：

预处理单元，用于对获取的风功率参数进行预处理以获得预测样本；

预测单元，用于基于预建立的径向基函数网络模型及所述预测样本预测第一风功率预测结果；

计算单元，用于依据所述第一风功率预测结果以及获取的风功率实际结果计算相对误差；

误差修正单元，用于依据所述相对误差以及预建立的误差修正模型获取第二风功率预测结果。