一种多输出模型的风电功率实时预测计算方法

摘要

本发明涉及风电技术领域，是一种多输出模型的风电功率实时预测计算方法，其特点是，包括数据获取及处理、相似数据的获取和多输出模型的风电功率实时预测,该方法与传统的滚动多步预测方式不同，属于一次性输出多个预测值的计算方法，该方法是根据电网调度中心统计数据和风电场历史功率输出数据，获取大量风电功率历史数据，通过相关系数计算和最近邻算法寻找与已知历史数据最为“相似”的数据，最“相似”历史数据后的值即为数据的预测值。多输出模型的风电功率超短期预测计算方法预测精度高，预测结果有效，适用性和实用性强。

主权项

一种多输出模型的风电功率实时预测计算方法，其特征在于，它包括以下步骤：(1)数据获取及处理根据电网调度中心统计数据和风电场功率输出数据，获取大量历史风电功率数据P′(t)，针对待预测数据的采样间隔Δt，选取相同采样间隔的历史数据P′(t‑mΔt)，(m＝0,1,2，...)；(2)“相似”数据的确定根据步骤(1)获取的数据，通过计算已知数据与历史数据集的相关系数，获得与已知数据P(t‑nΔt)，(n＝0,1,2，...，N)，相同长度即长度为N+1强相关的历史数据，即满足相关系数大于或等于0.8，再次计算强相关历史数据集中与已知数据P(t‑nΔt)，(n＝0,1,2，...，N)相同长度的最近邻数据，即满足欧几里得距离$\begin{array}{c}D=\sqrt{\underset{M=m-N}{\overset{m}{\Sigma }}{(P^{\prime }(t^{\prime }-\mathrm{M\Delta t})-P(t-\mathrm{N\Delta t}))}^2}\\ (m>>N)\end{array}$最小的连续采样时间对应的功率数据，此功率数据即为与已知数据最为“相似”的数据；(3)多输出模型的风电功率实时预测值的获取设多输出模型的风电功率实时预测值为通过步骤(2)得到与已知数据最为“相似”历史数据，其后面的L个数据即为预测值，则多输出模型的风电功率实时L个预测值为：${\hat{P}}_D(t+l\Delta t)=P^{\prime }(t^{\prime }-(m-N-l\left)\Delta t\right)$其中，(m‑N‑L≥0)，l＝1,2，…，L，l为多输出预测的输出步数，即输出预测值的数量。