[发明专利]一种小水电厂发电流量数据的预测方法及系统

说明书

本发明公开了一种小水电厂发电流量数据的预测方法及系统，涉及小水电厂发电流量数据预测技术领域，该方法包括：分别提取无资料小水电厂所在流域的流域信息和特征信息；对流域信息、特征信息以及所述无资料小水电厂的发电流量数据进行相关性分析，得到第一参数信息；根据第一参数信息确定无资料小水电厂的相似小水电厂；根据流域信息建立无资料小水电厂的水文模型；采用水文模型对无资料小水电厂的历史发电流量数据进行模拟和率定，得到修正后的无资料小水电厂的历史发电流量数据；然后，对无资料小水电厂的发电流量数据进行预测，得到无资料小水电厂的预测发电流量数据。通过本发明能够提高水能利用率，提高小水电的安全水平以及经济效益。

技术领域

本发明涉及小水电厂发电流量数据预测技术领域，特别是涉及一种小水电厂发电流量数据的预测方法及系统。

背景技术

小水电是公认的可再生能源，占我国可开发水能资源总量的五分之一。小水电主要分布在远离大电网的山区，既是农村资源的重要组成部分也是大电网的有利补充，其自身的发电能力和减排贡献不容忽视。绿色小水电资源的开发能更好更快地实现“双碳”目标。

小水电厂发电流量数据预测是小水电水库运行调度、防汛抗旱以及水资源综合开发利用的前提。近几年来由于全球温室效应和人为破坏环境等原因，极端天气频繁发生，暴雨频率和程度增加，小水电水库来水历时短、暴涨暴落的情况更加严重，充满了不确定性。而小水电大多处于无资料(数据缺失或者没有数据)地区，发电流量数据预测工作难以开展，预测精度达不到要求，这不仅会为优化调度工作的带来困难导致巨大的经济损失，同时还会造成水库安全威胁和影响电网安全稳定运行。

目前在小水电厂发电流量数据预测领域，提出了一些有一定成效的方法，如根据水文相似性对流域资料进行移植；考虑同流域大水电数据来预测小水电水库的径流；在有资料地区建立流域水文模型，寻找相似流域反演模型参数进行预测等，但这些方法都无法很好解决在小水电厂无资料的情况下进行准确发电流量数据预测的问题。因此，如何开展快速、准确的无资料小水电厂发电流量数据预测是一个亟需解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种小水电厂发电流量数据的预测方法及系统，通过对发电流量数据预测结果的分析实现无资料小水电厂精准、迅速的发电流量数据预测。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种小水电厂发电流量数据的预测方法，该方法包括以下步骤：

提取无资料小水电厂所在流域的流域信息，所述流域信息包括：土壤植被占比、土地利用占比、坡度和河网；

提取所述无资料小水电厂的特征信息，所述特征信息包括：小水电厂气象、电数据和水库基本信息；

对所述流域信息、所述特征信息以及所述无资料小水电厂的发电流量数据进行相关性分析，从所述流域信息和所述特征信息中筛选出与所述无资料小水电厂的发电流量数据相关性大于预设值的参数信息，得到第一参数信息；

根据所述第一参数信息确定所述无资料小水电厂的相似小水电厂；

根据所述流域信息建立所述无资料小水电厂的水文模型；

采用所述水文模型对无资料小水电厂的历史发电流量数据进行模拟和率定，得到修正后的无资料小水电厂的历史发电流量数据，所述无资料小水电厂的历史发电流量数据为所述相似小水电厂的历史发电流量数据；

根据所述修正后的无资料流域小水电厂的历史发电流量数据，对所述无资料小水电厂的发电流量数据进行预测，得到所述无资料小水电厂的预测发电流量数据。

本发明还提供了一种小水电厂发电流量数据的预测系统，该系统包括：

第一提取单元，用于提取无资料小水电厂所在流域的流域信息，所述流域信息包括：土壤植被占比、土地利用占比、坡度和河网；