[发明专利]一种短期风电功率预测的不确定性分析方法及装置在审
| 申请号： | 201711326009.1 | 申请日： | 2017-12-13 |
| 公开（公告）号： | CN108092319A | 公开（公告）日： | 2018-05-29 |
| 发明（设计）人： | 安磊;王绵斌;齐霞;耿鹏云;张妍;李芬花;阎洁;韩爽;李莉;张浩然;李宁 | 申请（专利权）人： | 国家电网公司;国网冀北电力有限公司经济技术研究院;华北电力大学 |
| 主分类号： | H02J3/46 | 分类号： | H02J3/46;H02J3/38 |
| 代理公司： | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人： | 贾磊;刘淼 |
| 地址： | 100031 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种短期风电功率预测的不确定性分析方法及装置，涉及风电场功率预测技术领域。方法包括：将标准化预处理后的数值天气预报数据和风电场单台风电机组功率数据分别作为输入和输出，通过训练数据集中的输入数据和输出数据对径向基神经网络模型进行训练；根据训练后的径向基神经网络模型在测试数据集上对短期风电功率进行预测，生成短期风电功率预测输出数据；根据短期风电功率预测输出数据和测试数据集中的测试输出数据确定短期风电功率预测误差，并建立各短期风电功率段的预测误差的分段云模型；在预先设置的置信水平下，根据分段云模型计算短期风电功率预测输出数据的上下区间限值，作为短期风电功率预测的不确定性分析结果。 | ||
| 搜索关键词： | 风电功率预测 输出数据 不确定性分析 径向基神经网络 风电功率 分段 预处理 测试输出数据 数值天气预报 测试数据集 风电场功率 测试数据 功率数据 模型计算 上下区间 训练数据 预测技术 预测误差 预先设置 置信水平 电机组 风电场 标准化 台风 输出 预测 | ||
【主权项】：
1.一种短期风电功率预测的不确定性分析方法，其特征在于，包括：采集预先指定的风电场的数值天气预报数据，以及所述预先指定的风电场单台风电机组功率数据；所述数值天气预报数据包括风速及风向数据；将所述数值天气预报数据和预先指定的风电场单台风电机组功率数据进行标准化预处理，生成标准化预处理后的数值天气预报数据和标准化预处理后的风电场单台风电机组功率数据，并形成训练数据集和测试数据集；将所述标准化预处理后的数值天气预报数据作为输入，所述标准化预处理后的风电场单台风电机组功率数据作为输出，通过训练数据集中的输入数据和输出数据对径向基神经网络模型进行训练；根据训练后的径向基神经网络模型在所述测试数据集上对短期风电功率进行预测，生成短期风电功率预测输出数据；根据所述短期风电功率预测输出数据和测试数据集中的测试输出数据确定短期风电功率预测误差，并建立各短期风电功率段的预测误差的分段云模型；在预先设置的置信水平下，根据所述分段云模型计算所述短期风电功率预测输出数据的上下区间限值，作为短期风电功率预测的不确定性分析结果。
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