一種風(fēng)電功率預(yù)測(cè)裝置及預(yù)測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬電力系統(tǒng)風(fēng)電功率預(yù)測(cè)，尤其是設(shè)及電力系統(tǒng)風(fēng)電功率預(yù)測(cè)裝置及方法
技術(shù)領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 近年來(lái)，隨著經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展，能源消耗逐漸增加，化石燃料等傳統(tǒng)燃料日益枯竭， 環(huán)境污染日益加劇，人們對(duì)新的清潔能源形式有著強(qiáng)烈的渴望。在此背景下，新能源發(fā)電技 術(shù)得W迅猛發(fā)展。目前，在新能源領(lǐng)域，由于風(fēng)力發(fā)電技術(shù)相對(duì)成熟，很多國(guó)家把發(fā)展風(fēng)力 發(fā)電作為改善能源結(jié)構(gòu)，保護(hù)生態(tài)環(huán)境和減少環(huán)境污染的一項(xiàng)重要措施，納入國(guó)家的發(fā)展 規(guī)劃之中。風(fēng)力發(fā)電也因此愈發(fā)受到重視并得到大力開(kāi)發(fā)。
[0003] 根據(jù)中國(guó)可再生能源學(xué)會(huì)風(fēng)能專業(yè)委員會(huì)（CWEA)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2012年中國(guó)（不含 港澳臺(tái)）新安裝風(fēng)電機(jī)組7872臺(tái)，新增風(fēng)電裝機(jī)容量1296萬(wàn)千瓦，至2012年底全國(guó)累計(jì) 風(fēng)電裝機(jī)保有量53764臺(tái)，累計(jì)裝機(jī)容量7532. 4萬(wàn)千瓦。到2015年風(fēng)電并網(wǎng)裝機(jī)將達(dá)到 1億千瓦W上，2020年達(dá)到2億千瓦，風(fēng)電是我國(guó)實(shí)現(xiàn)"十二五"規(guī)劃和2020年非化石能源 發(fā)展目標(biāo)的最重要的可再生能源之一。
[0004] 目前，關(guān)于風(fēng)電預(yù)測(cè)的問(wèn)題，風(fēng)電場(chǎng)級(jí)的風(fēng)電預(yù)測(cè)研究較多，主要應(yīng)用在風(fēng)電場(chǎng)自 身和電網(wǎng)的調(diào)度運(yùn)行中。但是從電網(wǎng)調(diào)度的角度和需求上，單純的風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)已不能 滿足系統(tǒng)調(diào)度的需求。調(diào)度人員在安排運(yùn)行方式和旋轉(zhuǎn)備用時(shí)更關(guān)注整個(gè)系統(tǒng)中不確定性 功率的大小，而非某個(gè)風(fēng)電場(chǎng)；風(fēng)電穿透功率的提高，使得電網(wǎng)實(shí)時(shí)運(yùn)行調(diào)度和聯(lián)絡(luò)線交換 功率控制的難度越來(lái)越大，需對(duì)區(qū)域整體風(fēng)電做出有效預(yù)測(cè)。另外，無(wú)論W何種方式進(jìn)行風(fēng) 力發(fā)電預(yù)測(cè)，都需要風(fēng)電場(chǎng)提供大量及時(shí)可靠的風(fēng)電機(jī)組及風(fēng)場(chǎng)統(tǒng)計(jì)歷史數(shù)據(jù)，如每臺(tái)風(fēng) 機(jī)有功功率、無(wú)功功率、風(fēng)速、風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)信號(hào)等，整個(gè)風(fēng)場(chǎng)的平均風(fēng)速、總有關(guān)功率、總 無(wú)功功率等。而該些數(shù)據(jù)目前僅存在于風(fēng)電場(chǎng)當(dāng)?shù)刈冸娬镜谋O(jiān)控系統(tǒng)中，目前風(fēng)機(jī)生產(chǎn)廠 家多達(dá)幾十家，不同風(fēng)機(jī)廠家的風(fēng)電場(chǎng)監(jiān)控技術(shù)一般互不兼容。
[0005] 另一方面，風(fēng)電的波動(dòng)性是制約風(fēng)電大規(guī)模并網(wǎng)發(fā)電的重要因素之一，精確的風(fēng) 電功率預(yù)測(cè)能夠使調(diào)度部口根據(jù)風(fēng)電場(chǎng)的出力調(diào)整計(jì)劃，減少備用容量，降低電網(wǎng)的運(yùn)行 成本。為方便電力調(diào)度部口對(duì)風(fēng)電場(chǎng)的出力進(jìn)行調(diào)控，一般需要風(fēng)電場(chǎng)給出72小時(shí)時(shí)效的 風(fēng)電功率預(yù)測(cè)，即短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)。短期功率預(yù)測(cè)方法分為物理方法及統(tǒng)計(jì)方法兩類。物 理方法利用流體力學(xué)理論建立功率預(yù)測(cè)模型，需要風(fēng)場(chǎng)所在地的氣象特征信息；統(tǒng)計(jì)方法 利用統(tǒng)計(jì)學(xué)理論建立功率預(yù)測(cè)模型，因而比較依賴風(fēng)場(chǎng)的歷史數(shù)據(jù)。國(guó)外應(yīng)用物理預(yù)測(cè)方 法的有丹麥Ris0實(shí)驗(yàn)室的Landberg等人研發(fā)的PredAtor風(fēng)電功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)。Prediktor 中WAsP基于流體力學(xué)下的風(fēng)模型，將風(fēng)速、風(fēng)向等物理量轉(zhuǎn)換到風(fēng)機(jī)相應(yīng)的輪穀高度，根 據(jù)風(fēng)機(jī)功率曲線轉(zhuǎn)換進(jìn)行功率預(yù)測(cè)。物理方法建模難點(diǎn)在于獲得高精度完善的數(shù)值天氣預(yù) 報(bào)，而且不同地區(qū)風(fēng)電場(chǎng)需要針對(duì)風(fēng)電場(chǎng)地形進(jìn)行重新建模。
[0006] 統(tǒng)計(jì)方法的預(yù)測(cè)原理是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)理論，建立起數(shù)值天氣預(yù)報(bào)與風(fēng)機(jī)功率或風(fēng)速 輸出之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)聯(lián)，前者可W直接得到預(yù)測(cè)功率，后者根據(jù)風(fēng)機(jī)實(shí)際功率曲線或風(fēng)機(jī)出 廠功率曲線轉(zhuǎn)換得到預(yù)測(cè)功率。目前常用人工智能等因果關(guān)系分析方法建立預(yù)測(cè)模型，在 建立的模型上再進(jìn)行功率預(yù)測(cè)，主要包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN)、支持向量機(jī)（SVM)、模糊邏 輯（化zzyLogic)等，統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)要求大量的歷史數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，統(tǒng)計(jì)模型泛化能力較 強(qiáng)，但對(duì)異常樣本點(diǎn)處理精度不夠。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 本發(fā)明的目的正是為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)存在的問(wèn)題，而提供一種能有效的提高 預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度的風(fēng)電功率預(yù)測(cè)裝置及其預(yù)測(cè)方法。
[000引本發(fā)明的目的是通過(guò)如下技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn)的。
[0009] 一種風(fēng)電功率預(yù)測(cè)裝置，由風(fēng)機(jī)數(shù)據(jù)測(cè)試設(shè)備、歷史數(shù)值天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)接口、數(shù)據(jù) 采集設(shè)備、路由器、數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)處理器和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器組成；其中，所述風(fēng)機(jī)數(shù)據(jù)測(cè)試設(shè)備、 所述歷史數(shù)值天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)接口與所述數(shù)據(jù)采集設(shè)備相連；所述數(shù)據(jù)采集設(shè)備、所述路由 器、所述數(shù)據(jù)庫(kù)、所述數(shù)據(jù)處理器和所述服務(wù)器依次相連。
[0010] 一種根據(jù)風(fēng)電功率預(yù)測(cè)裝置的預(yù)測(cè)方法，所述風(fēng)機(jī)數(shù)據(jù)測(cè)試包括測(cè)量運(yùn)行風(fēng)機(jī)總 臺(tái)數(shù)、故障風(fēng)機(jī)臺(tái)數(shù)、總上網(wǎng)電量、2化負(fù)荷大小與平均風(fēng)速，每臺(tái)風(fēng)機(jī)2化所受風(fēng)的風(fēng)速和 風(fēng)向、轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速、有功功率、無(wú)功功率；為保證測(cè)量準(zhǔn)確度，優(yōu)先測(cè)量頻率為Imin，每天測(cè)試 1440組數(shù)據(jù)；
[0011] 所述歷史數(shù)值天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)接口為氣象局發(fā)布的每天2化的氣象信息數(shù)據(jù)接口；
[0012] 所述數(shù)據(jù)采集設(shè)備將風(fēng)機(jī)數(shù)據(jù)測(cè)試設(shè)備數(shù)據(jù)和歷史數(shù)值天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)采集后，通 過(guò)路由器發(fā)送到數(shù)據(jù)庫(kù)；
[0013] 所述數(shù)據(jù)處理器對(duì)風(fēng)電場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、剔除冗余數(shù)據(jù)、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解、建模、 計(jì)算權(quán)重向量、預(yù)測(cè)風(fēng)電功率，并形成預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)值發(fā)送到所述網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器；
[0014] 本發(fā)明采用W下步驟進(jìn)行風(fēng)電功率預(yù)測(cè)：
[0015] S1 ;收集歷史數(shù)值天氣預(yù)報(bào)和風(fēng)機(jī)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)
[0016] 采集運(yùn)行風(fēng)機(jī)總臺(tái)數(shù)、故障風(fēng)機(jī)臺(tái)數(shù)、總上網(wǎng)電量、2化負(fù)荷大小與平均風(fēng)速，每臺(tái) 風(fēng)機(jī)2化所受風(fēng)的風(fēng)速和風(fēng)向、轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速、有功功率、無(wú)功功率。為保證測(cè)量準(zhǔn)確度，優(yōu)先測(cè) 量頻率為Imin，每天測(cè)試1440組數(shù)據(jù)；
[0017] 采集每天2化的歷史數(shù)值天氣預(yù)報(bào)信息，預(yù)報(bào)信息數(shù)據(jù)最少采集3個(gè)月W上，優(yōu)選 采集1年365天的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)；
[001引 S2 ;剔除冗余數(shù)據(jù)
[0019] 剔除冗余數(shù)據(jù)方法采用現(xiàn)有技術(shù)中的IS0DATA算法或殘差數(shù)據(jù)法或DELTA壓縮算 法；
[0020] S3 ;經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解
[0021] S3. 1提取風(fēng)速時(shí)間序列信號(hào)x(t)的所有極大值，極小值，分別對(duì)其做=次樣條 插值形成上包絡(luò)線，下包絡(luò)線；
[00。] S3.2計(jì)算上下包絡(luò)線均值叫似，將原始時(shí)間序列x(t)與mi(t)的差定義為 hi(t)，如式（1)所示：
[0023] hi(t) =X(t)-nil(t) (1)
[0024] S3. 3將hi(t)視為新序列信號(hào)重復(fù)前2個(gè)步驟，經(jīng)過(guò)k次之后滿足IMF條件時(shí)停 止。記Cl(t) =hi(t)，則Cl(t)為第一個(gè)IMF分量，包含原始時(shí)間序列中最高頻分量；
[002引 S3. 4Cl(t)分解出來(lái)之后，從原始序列去掉Cl(t)的差值為ri(t)，如式似所示：
[0026] ri(t) =x(t)-Ci(t) (2)
[0027] S3. 5將差值ri(t)作為初始時(shí)間序列重復(fù)步驟S3. 1至S3. 4,得到n個(gè)IMF分量 W及最終剩余量r"(t);原始時(shí)間序列被分解為n個(gè)IMF分量W及剩余量r"(t)，如式（3)所 示：
[002引
[0029] 本發(fā)明采用終止條件為；r"(t)《5 (t)，5 (t)為限定值。
[0030] S4 ;建立預(yù)測(cè)模型
[0031] 根據(jù)上述經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的給定有限樣本{(xi，yi)，（X2，y2)，…，（Xt，yt)K其中 XiGR。，yiGR，i= 1，2,…，t。設(shè)對(duì)應(yīng)樣本的回歸函數(shù)為式（4);
[003引F = {f I f(X)= wT . x+b,WG護(hù)} (4)
[0033] 結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)為
[0034]
[0035] 其中Ikll2描述函數(shù)模型F的復(fù)雜度，C為常數(shù)，使模型復(fù)雜度和經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)平衡， 保證預(yù)測(cè)模型的泛化性能。
[0036] 問(wèn)題等價(jià)為如下最優(yōu)問(wèn)題，如式做所示：
[0037]
[003引式做中知打?yàn)槟Ｐ鸵氲乃沙谧兞浚ＷC本發(fā)明風(fēng)速問(wèn)題解的存化第二項(xiàng)則 是用于控制模型的回歸誤差；e為估計(jì)精度；
[0039] 風(fēng)速序列為非線性時(shí)間序列，求解的思想是利用非線性映射函數(shù)將訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù) 映射到一個(gè)高維特征空間，轉(zhuǎn)換為高維線性回歸。若非線性映射為〇,則為式（7):
[0043] 采用上述方法對(duì)風(fēng)速時(shí)間序列分解出來(lái)的不同尺度數(shù)據(jù)列進(jìn)行建模，有利于提高 對(duì)不同尺度數(shù)據(jù)建模的準(zhǔn)確度。
[0044] S5 ;計(jì)算權(quán)重向量
[0045] 對(duì)不同分量建模后，需要將不同分量加權(quán)得到最終預(yù)測(cè)結(jié)果，其將權(quán)重算子定義 為；設(shè)有（Vi，ai)，（V2，a2)，…，（Vm，am)m個(gè)二維數(shù)組，如式巧）；
[0046]
(9)
[0047] 式（9)中I〇"A[(Vi，ai)，（V2，a2)，…，（Vm，am)]簡(jiǎn)稱為權(quán)重算子，Vi稱為的誘導(dǎo)值。 W= (W。*2,…，Wm)T為加權(quán)向量，ViWexW為V。V