一種風功率預測系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本實用新型屬于風力發(fā)電技術領域，具體涉及一種風功率預測系統(tǒng),包括數(shù)據(jù)采集單元、數(shù)據(jù)存儲單元、功率組合預測單元、功率誤差預測分析單元、實時通信單元和調(diào)度中心服務器，所述數(shù)據(jù)采集單元的一輸出端依次通過數(shù)據(jù)存儲單元、功率組合預測單元、功率誤差預測分析單元連接，所述數(shù)據(jù)采集單元的另一輸出端還與功率誤差預測分析單元連接，所述功率誤差預測分析單元通過實時通信單元與調(diào)度中心服務器連接。本實用新型簡單實用、響應迅速塊，而且消除功率系統(tǒng)中的非線性問題。
【專利說明】
一種風功率預測系統(tǒng)
技術領域
[0001]本實用新型屬于風力發(fā)電技術領域，具體涉及一種風功率預測系統(tǒng)。
【背景技術】
[0002]風能是目前最具大規(guī)模商業(yè)化開發(fā)利用潛力的可再生能源，風力發(fā)電是大規(guī)模利用風能的有效途徑，也是我國能源和電力可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的最現(xiàn)實選擇。隨著風電場大規(guī)模接入主干電網(wǎng)，風電場功率波動會對電網(wǎng)電壓、頻率的穩(wěn)定產(chǎn)生一定影響，進而影響電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行。電網(wǎng)的發(fā)電用電需時刻保持平衡，而風能作為間歇性能源，風電場的有功功率出力情況隨風速的變化而變化，具有很大的不確定性，對于風速的波動、間歇性和隨機性，勢必給電網(wǎng)的穩(wěn)定性帶來嚴重沖擊，影響電網(wǎng)的電能質(zhì)量，這使得風電場的有功出力預測變得尤為重要。
【實用新型內(nèi)容】
[0003]本實用新型的目的為解決現(xiàn)有技術的上述問題，提供了一種簡單實用、響應迅速、預測精度高、消除非線性問題的風功率預測系統(tǒng)，為了實現(xiàn)上述目的，本實用新型采用的技術方案如下:
[0004]—種風功率預測系統(tǒng)，其特征在于:包括數(shù)據(jù)采集單元、數(shù)據(jù)存儲單元、功率組合預測單元、功率誤差預測分析單元、實時通信單元和調(diào)度中心服務器，所述數(shù)據(jù)采集單元的一輸出端依次通過數(shù)據(jù)存儲單元、功率組合預測單元、功率誤差預測分析單元連接，所述數(shù)據(jù)采集單元的另一輸出端還與功率誤差預測分析單元連接，所述功率誤差預測分析單元通過實時通信單元與調(diào)度中心服務器連接，所述數(shù)據(jù)采集單元至少包括一個風向傳感器、一個風力傳感器、一個濕度傳感器和一個數(shù)據(jù)采集卡，所述風向傳感器、風力傳感器和濕度傳感器分別與數(shù)據(jù)采集卡連接。
[0005]優(yōu)選地，所述數(shù)據(jù)采集卡采用PCIE采集卡。
[0006]優(yōu)選地，所述實時通信單元包括以太網(wǎng)通信模塊、RS485通信模塊、WiFi通信模塊和CAN通信模塊，其中，以太網(wǎng)通信模塊采用DP83848C芯片，RS485通信模塊采用ADM2483芯片，WiFi通信模塊采用USR-WIFI232-G模塊，CAN通信模塊采用PCA82C50芯片，所述功率誤差預測分析單元為芯片stm32F407。
[0007]優(yōu)選地，所述功率組合預測單元包括NWP預測處理機、BP神經(jīng)網(wǎng)絡控制器和LS-SVM預測電路，所述LS-SVM預測電路至少包括一個累加器和一個積分器，所述累加器的輸出端與積分器的輸入端連接，所述積分器的輸出端反饋輸入到累加器的輸入端。
[0008]優(yōu)選地，所述LS-SVM預測電路至少還包括一個延時反相單元，所述積分器包括運算放大器Ul、電阻Rl、電阻R2、電阻R3、電阻R4、電容C，所述電阻Rl、電阻R2、電阻R3、電阻R4的一端都分別與運算放大器UI的負極連接，所述運算放大器UI的輸出端分別與電容C的一端、電阻R2的另一端、延時反相單元的輸入端連接，所述延時反相單元的輸出端與電阻Rl另一端連接，所述運算放大器Ul正極輸入端與地連接，所述電容C的另一端與運算放大器Ul的負極連接。
[0009]優(yōu)選地，所述延時反相單元為反相器或RS觸發(fā)器。
[0010]綜上所述，本實用新型采用了上述方案，本實用新型具有以下有益效果:
[0011]本實用新型簡單實用、響應迅速塊，加快了神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練速度，提高了電路的靈活性，能較好的完成風功率的預測和統(tǒng)計，具有較高的實時處理能力，并且精度比使用單一的物理模型較高，預測簡單，其中，最小二乘支持向量機:Least Squares Support VectorMachineS，g卩LS-SVM模型具有較強的泛化能力，更有利于消除系統(tǒng)中的對于非線性問題，首先將其轉(zhuǎn)化為高維度空間的線性化問題。
【附圖說明】
[0012]為了更清楚地說明本實用新型實例或現(xiàn)有技術中的技術方案，下面將對實施實例或現(xiàn)有技術描述中所需要的附圖做簡單地介紹，顯然，下面描述中的附圖僅僅是本實用新型的一些實例，對于本領域普通技術人員來說，在不付出創(chuàng)造性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0013]圖1是本實新型一種風功率預測系統(tǒng)的原理圖。
[0014]圖2是本實新型一種風功率預測系統(tǒng)的LS-SVM預測電路原理圖。
[0015]圖3是本實新型的積分器原理圖。
【具體實施方式】
[0016]下面將結合本實用新型實例中的附圖，對本實用新型實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本實用新型一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒緦嵱眯滦椭械膶嵤├绢I域普通技術人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本實用新型保護的范圍。
[0017]結合圖1，一種風功率預測系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集單元、數(shù)據(jù)存儲單元、功率組合預測單元、功率誤差預測分析單元、實時通信單元和調(diào)度中心服務器，所述數(shù)據(jù)采集單元的一輸出端依次通過數(shù)據(jù)存儲單元、功率組合預測單元、功率誤差預測分析單元連接，所述數(shù)據(jù)采集單元的另一輸出端還與功率誤差預測分析單元連接，所述功率誤差預測分析單元通過實時通信單元與調(diào)度中心服務器連接。所述數(shù)據(jù)采集單元及數(shù)據(jù)存儲單元將采集實時風功率數(shù)據(jù)、數(shù)值天氣預報數(shù)據(jù)、實時上網(wǎng)數(shù)據(jù)、風塔氣象臺數(shù)據(jù)并存儲起來，并且將實時風功率數(shù)據(jù)傳輸給功率誤差預測分析單元，以及將歷史風功率數(shù)據(jù)、數(shù)值天氣預報數(shù)據(jù)、實時上網(wǎng)數(shù)據(jù)、風塔氣象臺數(shù)據(jù)傳輸給功率組合預測單元，所述功率誤差預測分析單元對數(shù)據(jù)采集單元、數(shù)據(jù)存儲單元輸出的實時風功率數(shù)據(jù)和功率組合預測單元的風功率預測數(shù)據(jù)進行誤差分析，并將風功率預測數(shù)據(jù)和誤差估計結果通過實時通信單元實時傳輸給調(diào)度中心服務器。
[0018]作為本實用新型的，所述數(shù)據(jù)采集單元至少包括一個風向傳感器、一個風力傳感器、一個濕度傳感器和一個數(shù)據(jù)采集卡，所述風向傳感器、風力傳感器和濕度傳感器分別與數(shù)據(jù)采集卡連接，風向傳感器采集風電場環(huán)境風向，風力傳感器采集風電場環(huán)境風力大小，濕度傳感器采集風電場環(huán)境濕度和環(huán)境溫度。風向傳感器、風力傳感器、溫濕度傳感器與數(shù)據(jù)采集卡相連接，從而將實時風功率數(shù)據(jù)、數(shù)值天氣預報數(shù)據(jù)、風塔氣象臺數(shù)據(jù)等風電場環(huán)境實時氣象數(shù)據(jù)以及實時上網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸至據(jù)采集卡并保存起來并存儲起來，所述數(shù)據(jù)采集卡采用PCIE采集卡，且采集精度高，速度快，兼容性好;所述數(shù)據(jù)存儲單元為固態(tài)硬盤SSD結構。本統(tǒng)從次日O時起，實時預測未來72小時的風電功率，時間分辨率為15分鐘。作為本發(fā)明的最佳實施例，所述實時通信單元包括以太網(wǎng)通信模塊、RS485通信模塊、WiFi通信模塊和CAN通信模塊，其中，以太網(wǎng)通信模塊采用DP83848C芯片，RS485通信模塊采用ADM2483芯片，WiFi通信模塊采用USR-WIFI232-G模塊，CAN通信模塊采用PCA82C50芯片。
[0019]在本實用新型中，所述功率組合預測單元包括NWP預測處理機、BP神經(jīng)網(wǎng)絡控制器和LS-SVM預測電路，數(shù)值天氣預報(numerical weather predict1n,簡稱NWP)處理機對風速進行預測，NWP預測處理機首先將NWP數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為風機所處位置的風速，然后通過高度變換得到輪轂處的風速，在考慮風電場尾流效應的基礎上，對風功率進行風速插值計算即可得到風電場的輸出功率。所述BP(Back Propagat1n)神經(jīng)網(wǎng)絡控制器根據(jù)數(shù)值天氣預報獲得風電場所在地在預測時間段的包括風速和風功率等大量歷史的歷史氣象數(shù)據(jù)，并將風速和風功率修正為風電機組輪轂處的風速和風功率氣象數(shù)據(jù)，將采集得到的實時的數(shù)值天氣預報數(shù)據(jù)和得修正后的氣象數(shù)據(jù)作為神經(jīng)元的輸入進行訓練，訓練輸出的數(shù)據(jù)即為該預測時間段的風電場的發(fā)電輸出功率，通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡控制器對數(shù)值天氣預報的數(shù)據(jù)進行了全局優(yōu)化，篩選出最優(yōu)的預測數(shù)據(jù)。
[0020]最小二乘支持向量機(LS-SVM,LeastSquares Support Vector Machine，簡稱LS-SVM)預測電路，具有較強的泛化能力，降低了預測風險，可有效解決非線性問題，并且計算預測速度比一般的SVM更高。作為本實用新型的所述LS-SVM預測電路至少包括一個累加器和一個積分器，所述累加器的輸出端與積分器的輸入端連接，所述積分器的輸出端反饋輸入到累加器的輸入端。在本實用新型中，如圖2和圖3所示，數(shù)據(jù)信號為Hqwa1叫..._anqin、l、γ—k !以及-by接入累加器Σ進行求和運算，累加器Σ輸出端接入積分器丨，積分器J的輸出端即為ai，ai再經(jīng)過權值變換反饋到各自相應的累加器Σ中形成一個遞歸網(wǎng)絡。在本實用新型中，所述LS-SVM預測電路至少還包括一個延時反相單元，所述延時反相單元為反相器或RS觸發(fā)器，作為本實用新型的最佳實施例，延時反相單元由三個串聯(lián)的反相器(Buf 1、Buf 2和Buf 3)組成，如圖3所示，所述積分器包括運算放大器Ul、電阻Rl、電阻R2、電阻R3、電阻R4、電容C，所述電阻Rl、電阻R2、電阻R3、電阻R4的一端都分別與運算放大器Ul的負極連接，所述運算放大器Ul的輸出端分別與電容C的一端、電阻R2的另一端、延時反相單元的輸入端連接，所述延時反相單元的輸出端與電阻Rl另一端連接，所述運算放大器Ul正極輸入端與地連接，所述電容C的另一端與運算放大器Ul的負極連接。輸入的電壓信號為:±Vaj、-Va1、Vin以及Vby i同時分別通過電阻Rl、電阻R3、電阻R4和電阻R2輸入積分器中的運算放大器Ul的負極，運算放大器Ul的輸出端電壓為Val、運算放大器Ul的輸出端通過三個連接通過三個串聯(lián)的反相器(Bufl、Buf2和Buf3)后輸出電壓為-Vaj，因此電壓土 Vaj經(jīng)過電阻Rl反饋連接到相應的積分器輸入端，在本實用新型中，％ffiR2 = R4 = Ro，Vin=lV，Rl=R()/ qij | ,R3= γ Ro，圖3中的Vai對應圖2中的ai，偏移量b對應積分器例的反饋結構，Ro/ | Qij |對應權值qiJ，LS-SVM中的懲罰因子γ通過電阻R3= yRo來進行調(diào)節(jié)，通過上述的加分環(huán)節(jié)和積分環(huán)節(jié)實現(xiàn)了線性化問題。
[0021]以上所述僅為本實用新型的較佳實施例而已，并不用以限制本實用新型，凡在本使用新型的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在實用新型的保護范圍之內(nèi)。
【主權項】
1.一種風功率預測系統(tǒng)，其特征在于:包括數(shù)據(jù)采集單元、數(shù)據(jù)存儲單元、功率組合預測單元、功率誤差預測分析單元、實時通信單元和調(diào)度中心服務器，所述數(shù)據(jù)采集單元的一輸出端依次通過數(shù)據(jù)存儲單元、功率組合預測單元、功率誤差預測分析單元連接，所述數(shù)據(jù)采集單元的另一輸出端還與功率誤差預測分析單元連接，所述功率誤差預測分析單元通過實時通信單元與調(diào)度中心服務器連接，所述數(shù)據(jù)采集單元至少包括一個風向傳感器、一個風力傳感器、一個濕度傳感器和一個數(shù)據(jù)采集卡，所述風向傳感器、風力傳感器和濕度傳感器分別與數(shù)據(jù)采集卡連接。2.根據(jù)權利要求1所述的一種風功率預測系統(tǒng)，其特征在于:所述數(shù)據(jù)采集卡采用PCIE采集卡。3.根據(jù)權利要求1所述的一種風功率預測系統(tǒng)，其特征在于:所述實時通信單元包括以太網(wǎng)通信模塊、RS485通信模塊、WiFi通信模塊和CAN通信模塊，其中，以太網(wǎng)通信模塊采用DP83848C芯片，RS485通信模塊采用ADM2483芯片，WiFi通信模塊采用USR-WIFI232-G模塊，CAN通信模塊采用PCA82C50芯片，所述功率誤差預測分析單元為芯片stm32F407。4.根據(jù)權利要求1所述的一種風功率預測系統(tǒng)，其特征在于:所述功率組合預測單元包括NWP預測處理機、BP神經(jīng)網(wǎng)絡控制器和LS-SVM預測電路，所述LS-SVM預測電路至少包括一個累加器和一個積分器，所述累加器的輸出端與積分器的輸入端連接，所述積分器的輸出端反饋輸入到累加器的輸入端。5.根據(jù)權利要求4所述的一種風功率預測系統(tǒng)，其特征在于:所述LS-SVM預測電路至少還包括一個延時反相單元，所述積分器包括運算放大器Ul、電阻Rl、電阻R2、電阻R3、電阻R4、電容C，所述電阻R1、電阻R2、電阻R3、電阻R4的一端都分別與運算放大器Ul的負極連接，所述運算放大器Ul的輸出端分別與電容C的一端、電阻R2的另一端、延時反相單元的輸入端連接，所述延時反相單元的輸出端與電阻Rl另一端連接，所述運算放大器Ul正極輸入端與地連接，所述電容C的另一端與運算放大器Ul的負極連接。6.根據(jù)權利要求5所述的一種風功率預測系統(tǒng)，其特征在于:所述延時反相單元為反相器或RS觸發(fā)器。
【文檔編號】H02J3/00GK205595791SQ201620217528
【公開日】2016年9月21日
【申請日】2016年3月21日
【發(fā)明人】張閣, 楊藝云, 肖靜, 肖園園, 高立克, 李小偉, 黎敏, 郭敏
【申請人】廣西電網(wǎng)有限責任公司電力科學研究院