[发明专利]一种风电场功率预测综合评价方法

说明书

本发明公开了一种风电功率预测综合评价方法，包括以下步骤：1)确定风电场功率预测评价指标和各指标的评定等级，构建多级评价指标框架；2)利用云模型确定各级指标的权重；3)构建多级指标隶属于各评定等级的综合云模型；4)根据实际风电场各指标数据，采用综合云模型计算各多级指标隶属于各评定等级的隶属度，通过该隶属度与各级指标的权重相乘，得到一级指标的隶属度评价值矩阵；5)选取一级指标的隶属度评价值矩阵数值最高的一列，该列所代表的评定等级即为风电场功率预测综合评价的最终等级。本发明实现了对风电功率预测的科学评价，对于引导风电场提高功率预测精度，满足调度侧实际需求具有一定的意义。

技术领域

本发明涉及风力发电技术领域，具体地涉及一种风电场功率预测综合评价方法。

背景技术

近年来风电等可再生能源取得了快速发展，风电总装机容量在电网中所占比例不断升高。不同于常规火力发电机组，风电、光伏等可再生能源由于受风速、风向、光照强度等因素的影响，其输出功率具有随机性、波动性及间歇性的特点，而不可调度的可再生能源大规模并网，将对电力系统的安全、稳定、经济运行带来不利影响。

对风电场的出力进行较为准确的预测，可以降低风电出力波动对电力系统调度的不利影响，是实现风力发电常规化、规模化并网的关键。风力发电预测评价体系的构建是功率预测理论研究中一项重要内容，对于引导风电场站提升发电预测精度，提高预测结果的应用水平具有重要意义。

目前，国内外均开始了新能源功率预测评价体系的研究，并取得一定的成果。但现有评价体系存在如下几个问题：(1)对于某一指标仅按照某一固定的阈值进行判定，紧密分布于阈值上下的两个评价对象实际预测情况十分接近，但评价结果却为不同的等级，此种评价方法存在不合理之处。(2)对于待评价的电站，当其不同评价指标分属于不同的评定等级时，电站最终的等级评定难以得到合理的结果。此外，现有的预测评价模型缺少大量实测数据的分析，难以满足电网调度对功率预测评价结果的需求。因此亟待寻找一种更为科学合理的风电场功率预测评价的方法。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种风电场功率预测综合评价方法，利用电场的实际输出功率与同期预测数据完成风电场功率预测评价。

本发明提供一种风电场功率预测综合评价方法，采用以下技术方案：

一种风电场功率预测综合评价方法，包括以下步骤：

1)确定风电场功率预测评价指标和各指标的评定等级，构建多级评价指标框架；

2)利用云模型确定各级指标间的权重；

3)构建多级指标隶属于各评定等级的综合云模型；

4)根据实际电场各指标数据，采用综合云模型计算各三级指标隶属于各评定等级的隶属度，通过该隶属度与各级间权重相乘，得到一级指标的隶属度评价值矩阵；

5)选取一级指标的隶属度评价值矩阵数值最高的一列，该列所代表的评定等级即为风电场功率预测综合评价的最终等级。

优选地，所述步骤1)中选取风电场功率预测评价值作为一级指标；短期功率预测评价值、超短期功率预测评价值作为二级指标；最大误差E_max、准确率CAR、合格率QR、超短期合格率SQR和上报率LR作为三级指标，构成三级指标评价体系；

二级指标中短期功率预测评价值下属的三级指标集记为超短期功率预测评价值下属的三级指标集记为

所述评定等级包括优秀、良好、合格以及不合格。

优选地，所述各三级指标计算方法如下所示：

(1)最大误差