一种基于协方差的短期风功率预测方法

摘要

本发明属于风电功率预测技术领域，具体涉及一种基于协方差的短期风功率预测方法，通过实时获取风力发电场的数据包括实时风功率数据、数值天气预报数据、实时上网数据、风塔气象台数据；将实时获取的数值天气预报数据、实时上网数据、风塔气象台数据进行协方差计算，协方差计算预测基于NWP空间差值模型、BP神经网络模型和LS‑SVM模型三个模型分别进行风功率预测；对实时风功率数据和协方差计算预测的三个模型数据通过权值分配组合进行误差分析得到最终预测结果，所使用预测算法的精度比单一的物理模型和统计模型有所提高，有利于风电功率预测的发展。本发明能够解决单一预测模型误差较大的问题，而且预测精度高，满足风电场的并网要求。

主权项

一种基于协方差的短期风功率预测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：实时获取风力发电场的数据包括实时风功率数据、数值天气预报数据、实时上网数据、风塔气象台数据；步骤2：将实时获取的数值天气预报数据、实时上网数据、风塔气象台数据进行协方差计算预测，所述协方差计算预测基于NWP空间差值模型、BP神经网络模型和LS‑SVM模型三个模型分别进行风功率预测；步骤3：对实时风功率数据和协方差计算预测的三个模型数据通过权值分配组合进行误差分析得到最终预测结果。