[发明专利]考虑风速时滞性的分散式风电场分层混合短期预测方法

摘要

本申请公开了一种考虑风速时滞性的分散式风电场分层混合短期预测方法、系统及装置，利用历史风速时间序列、历史风电功率时间序列和偏自相关函数，分别得到目标历史风速取值时滞和目标历史风电功率取值时滞，利用数值天气预测模型对历史风速时间序列进行预测，得到目标风速预测期，避开实际数据的偏差，再对目标风速预测期进行校正，得到目标校正风速预测期，提高准确度，对目标校正风速预测期进行分层，将数据分类分析，再利用目标历史风电功率取值时滞，将每层风速范围分别代入预设的多个初始预测模型，得到多组初始风电功率预测值，最后利用预设的混合预测模型，得到风电功率预测值，通过多预测模型混合进行预测，得到更精准的预测值。

主权项

1.一种考虑风速时滞性的分散式风电场分层混合短期预测系统，其特征在于，包括：数据获取接口，用于接收历史风速时间序列和历史风电功率时间序列；风速时滞生成模块，用于利用所述历史风速时间序列和偏自相关函数，得到满足预设条件的目标历史风速取值时滞；风速预测期模块，用于利用数值天气预测模型对所述历史风速时间序列进行预测，得到满足预设条件的目标风速预测期；其中，风速预测期包括预设时间段内测量并记录得到多个预测风速，所述数值天气预测模型为预先利用历史风速时间序列训练数据训练而成的；预测期校正模块，用于对所述目标风速预测期进行校正，得到目标校正风速预测期；风电时滞生成模块，用于利用所述历史风电功率时间序列和所述偏自相关函数，得到满足预设条件的目标历史风电功率取值时滞；预测期分层模块，用于利用分层规则对所述目标校正风速预测期进行分层，得到数量为目标分层数的多层风速范围；多模型预测模块，用于利用所述目标历史风电功率取值时滞，将每层风速范围分别代入预设的多个初始预测模型，得到多组初始风电功率预测值；其中，每个初始预测模型均不同，且均为预先利用历史风电功率取值时滞和历史风速范围训练而成的；混合模型预测模块，用于利用多组初始风电功率预测值和预设的混合预测模型，得到风电功率预测值；其中，所述混合预测模型为利用多组历史初始风电功率预测值训练而成的。