本發(fā)明涉及風(fēng)電場功率預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種應(yīng)用于新建風(fēng)電場的短期功率預(yù)測方法。

背景技術(shù)：

近年來，隨著我國風(fēng)力發(fā)電迅速發(fā)展，短時間內(nèi)大量新建風(fēng)電場并網(wǎng)投產(chǎn)，這些風(fēng)電場缺乏準(zhǔn)確可靠的歷史運行數(shù)據(jù)，無法通過傳統(tǒng)的統(tǒng)計建模方法建立高精度短期功率預(yù)測模型，極大影響了新建風(fēng)電場短期功率預(yù)測精度。為確保大規(guī)模風(fēng)電安全、可靠、高效的并網(wǎng)運行，開發(fā)出滿足工程應(yīng)用的風(fēng)電功率預(yù)測系統(tǒng)非常關(guān)鍵。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

有鑒于此，本發(fā)明的主要目的在于，提供一種應(yīng)用于新建風(fēng)電場的短期功率預(yù)測方法，包括步驟：

A、利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立新建風(fēng)電場區(qū)域中尺度數(shù)值天氣預(yù)報預(yù)測因子與風(fēng)電場前期測風(fēng)塔實測風(fēng)速之間的歷史數(shù)據(jù)關(guān)系，生成測風(fēng)塔位置風(fēng)機(jī)輪轂高度的風(fēng)速統(tǒng)計降尺度模型；

B、依據(jù)風(fēng)電場區(qū)域中尺度數(shù)值天氣預(yù)報的預(yù)測因子，以及步驟A中所述測風(fēng)塔位置風(fēng)機(jī)輪轂高度統(tǒng)計降尺度模型，生成測風(fēng)塔位置風(fēng)機(jī)輪轂高度的短期預(yù)測風(fēng)速；

C、依據(jù)風(fēng)速-功率特性曲線解析數(shù)據(jù)以及風(fēng)電場綜合廠用電耗損比例，建立新建風(fēng)電場短期功率預(yù)測模型，計算出新建風(fēng)電場短期預(yù)測功率。

由上，通過對中尺度模式數(shù)值天氣預(yù)報進(jìn)行統(tǒng)計降尺度，得出測風(fēng)塔位置風(fēng)機(jī)輪轂高度的短期預(yù)測風(fēng)速，進(jìn)而建立新建風(fēng)電場短期功 率預(yù)測模型，實現(xiàn)對新建風(fēng)電場整體出力短期預(yù)測。有效減少了中尺度分辨率不足帶來的不確定性，顯著提高了新建風(fēng)電場短期風(fēng)速預(yù)測精度，有效解決了新建風(fēng)電場因缺乏風(fēng)機(jī)運行數(shù)據(jù)無法建立高精度功率預(yù)測模型的難題。

可選的，步驟A中，所述中尺度數(shù)值天氣預(yù)報的預(yù)測因子至少包括：500hPa位勢高度、850hPa位勢高度、風(fēng)機(jī)輪轂高度的風(fēng)速、風(fēng)向、壓強(qiáng)和相對濕度。

由上，由于上述預(yù)報因子可以被較為準(zhǔn)確的預(yù)測，且不同預(yù)測因子間是弱相關(guān)或無關(guān)的，因此將上述預(yù)報因子作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入量，可以較為精確的對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。

可選的，步驟A中，還包括對中尺度數(shù)值天氣預(yù)報的預(yù)測因子進(jìn)行歸一化處理。

可選的，步驟C中所述風(fēng)速-功率特性曲線解析數(shù)據(jù)包括：

采用多階高斯函數(shù)擬合風(fēng)速-功率特性曲線，得到風(fēng)速-功率特性曲線的解析函數(shù)P(v)，

P(v)＝a1*exp(-((v-b1)/c1)^2)+a2*exp(-((v-b2)/c2)^2)+a3*exp(-((v-b3)/c3)^2)+a4*exp(-((v-b4)/c4)^2)，

式中v表示風(fēng)速值，ai，bi，ci(i＝1～4)表示多階高斯擬合曲線的常值系數(shù)。

可選的，步驟C中所述風(fēng)電場綜合廠用電耗損比例＝(發(fā)電量—上網(wǎng)電量)/發(fā)電量＝綜合廠用電量/發(fā)電量；

綜合廠用電量＝風(fēng)電場內(nèi)部用電量+主變及場內(nèi)線路損耗電量+電抗器用電量。

可選的，所述新建風(fēng)電場短期功率預(yù)測模型為N*P(v)*C；

其中N表示風(fēng)電場風(fēng)機(jī)數(shù)量，P(v)表示風(fēng)速-功率特性曲線的解析數(shù)據(jù)，C表示風(fēng)電場綜合廠用電耗損比例。

可選的，步驟A中，所述數(shù)值天氣預(yù)報預(yù)測因子的歷史預(yù)測數(shù)據(jù)、與中尺度數(shù)值天氣預(yù)報預(yù)測因子時間匹配的風(fēng)電場前期測風(fēng)塔實測風(fēng)速的時間長度不少于6個自然月。

可選的，步驟C后還包括：結(jié)合實際功率對新建風(fēng)電場短期預(yù)測功率進(jìn)行校驗，依據(jù)校驗結(jié)果對所述新建風(fēng)電場短期功率預(yù)測模型進(jìn)行修正的步驟。

附圖說明

圖1為本發(fā)明流程圖；

圖2為本發(fā)明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理示意圖；

圖3風(fēng)機(jī)的原廠風(fēng)速-功率特性曲線示意圖。

具體實施方式

為克服現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷，本發(fā)明提供一種應(yīng)用于新建風(fēng)電場的短期功率預(yù)測方法，通過對中尺度模式預(yù)測輸出進(jìn)行降尺度運算，得出風(fēng)電場前期測風(fēng)塔所在位置輪轂高度的短期預(yù)測風(fēng)速，進(jìn)而依據(jù)風(fēng)速-功率特性曲線解析函數(shù)和風(fēng)電場綜合廠用電耗損比例建立新建風(fēng)電場短期功率預(yù)測模型，實現(xiàn)對風(fēng)電場整體出力的短期預(yù)測。上述預(yù)測方法有效減少了中尺度分辨率不足帶來的不確定性，以及新建風(fēng)電場缺少大量歷史運行數(shù)據(jù)導(dǎo)致無法建立高精度統(tǒng)計模型的缺點，顯著提高了新建風(fēng)電場短期功率預(yù)測精度。

如圖1所示，一種應(yīng)用于新建風(fēng)電場的短期功率預(yù)測方法包括：

步驟10：收集風(fēng)電場建立前測風(fēng)塔的實測風(fēng)速數(shù)據(jù)，以及與之時間匹配的風(fēng)電場區(qū)域中尺度數(shù)值天氣預(yù)報預(yù)測因子的歷史預(yù)測數(shù)據(jù)。

中尺度數(shù)值天氣預(yù)報預(yù)測因子的選擇是應(yīng)用統(tǒng)計降尺度方法過程中重要的環(huán)節(jié),預(yù)測因子的選擇很大程度上決定了風(fēng)電場局地氣象條件的預(yù)報特征。選取對風(fēng)速有顯著影響的預(yù)測因子，減少其數(shù)量，可以有效降低統(tǒng)計降尺度模型的復(fù)雜程度，減少模型計算量，避免引入額外的干擾信息。選取預(yù)測因子遵循以下方法：

1、預(yù)測因子必須能夠被中尺度數(shù)值天氣預(yù)報模式較準(zhǔn)確地預(yù)測，并且預(yù)測因子與風(fēng)電場內(nèi)部站點氣象要素之間具有顯著的非線性統(tǒng)計關(guān)系，并且這種統(tǒng)計關(guān)系是穩(wěn)定而有效的；

2、預(yù)測因子必須能夠反映重要的中尺度大氣物理變化過程；

3、不同預(yù)測因子間是弱相關(guān)或無關(guān)的。

基于上述幾點，所選取的預(yù)測因子分別為：中尺度數(shù)值天氣預(yù)報所提供的500hPa位勢高度、850hPa位勢高度、風(fēng)機(jī)輪轂高度的風(fēng)速、風(fēng)向、壓強(qiáng)和相對濕度。

所述風(fēng)電場前期測風(fēng)塔歷史數(shù)據(jù)時間長度至少為半年，較佳的，為一年。

步驟20：使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立風(fēng)電場前期測風(fēng)塔位置風(fēng)機(jī)輪轂高度的統(tǒng)計降尺度模型。

使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立統(tǒng)計降尺度模型，具體來說，即中尺度數(shù)值天氣預(yù)報預(yù)測因子與測風(fēng)塔位置輪轂高度風(fēng)速之間的統(tǒng)計關(guān)系，將此統(tǒng)計關(guān)系作為測風(fēng)塔的統(tǒng)計降尺度模型應(yīng)用于產(chǎn)生該測風(fēng)塔位置風(fēng)機(jī)輪轂高度預(yù)測風(fēng)速。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差逆向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，能以任意精度逼近任何非線性映射，其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)由輸入層、隱含層和輸出層組成，該模型輸出為：式中，y_k(t)為模型輸出的t時刻第k臺風(fēng)機(jī)輪轂高度風(fēng)速預(yù)測值；f為傳遞函數(shù)，本實施例中，傳遞函數(shù)為正切雙曲函數(shù)；w_j為連接隱含層和輸出層的權(quán)重系數(shù)；x_i(t)為模型輸入t時刻第i個預(yù)測因子值；v_ij為連接輸入層和隱含層的權(quán)重系數(shù)；n為輸入層維數(shù)；m為隱含層的維數(shù)；θ_j為隱含層閾值；θ₀為輸出層閾值。

以建立測風(fēng)塔位置風(fēng)機(jī)輪轂高度統(tǒng)計降尺度模型為例具體說明，如圖2所示，建模數(shù)據(jù)為2012年1月至2012年6月的中尺度數(shù)值天氣預(yù)報模式預(yù)測因子和測風(fēng)塔實測風(fēng)速數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)時間分辨率為15min，數(shù)據(jù)長度選取次日0～24h，將模式輸出的500hPa位勢高度、850hPa位勢高度、風(fēng)速V、風(fēng)向D正弦值、風(fēng)向D余弦值、大氣壓強(qiáng)P、濕度RH作為模型訓(xùn)練輸入量，風(fēng)機(jī)輪轂高度風(fēng)速實測值作為訓(xùn)練輸出量，建立三層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。該BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層神經(jīng)元數(shù)為6；隱含層神經(jīng)元數(shù)經(jīng)過測試擇優(yōu)確定；網(wǎng)絡(luò)輸出層神經(jīng) 元數(shù)為1。訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，對輸入和輸出層數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，這里采用如下方法進(jìn)行歸一化處理：以壓強(qiáng)為例進(jìn)行說明，X表示預(yù)測壓強(qiáng)值，X_min表示預(yù)設(shè)的最小壓強(qiáng)值，X_max表示預(yù)設(shè)的最大壓強(qiáng)值，表示歸一化的壓強(qiáng)值。

經(jīng)過篩選分析，確定隱含層神經(jīng)元數(shù)為21時，訓(xùn)練樣本誤差最小(此步驟為BP正常流程)，此時各權(quán)重系數(shù)矩陣和閾值矩陣也隨之確定。權(quán)重值和閾值矩陣系數(shù)確定后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為測風(fēng)塔的統(tǒng)計降尺度預(yù)測模型。

步驟30：依據(jù)測風(fēng)塔位置風(fēng)機(jī)輪轂高度統(tǒng)計降尺度模型和中尺度數(shù)值天氣預(yù)報提供的風(fēng)電場區(qū)域短期預(yù)測風(fēng)速，生成測風(fēng)塔位置風(fēng)機(jī)輪轂高度短期預(yù)測風(fēng)速。

完成測風(fēng)塔位置風(fēng)機(jī)輪轂高度統(tǒng)計降尺度建模后，將中尺度數(shù)值天氣預(yù)報預(yù)測因子(500hPa位勢高度、850hPa位勢高度、風(fēng)機(jī)輪轂高度風(fēng)速、風(fēng)向、壓強(qiáng)和相對濕度)輸入測風(fēng)塔統(tǒng)計降尺度模型，便可輸出測風(fēng)塔位置風(fēng)機(jī)輪轂高度的短期預(yù)測風(fēng)速。

中尺度數(shù)值天氣預(yù)報統(tǒng)計降尺度方法，使用上述6個預(yù)測因子便可計算出測風(fēng)塔位置輪轂高度的高分辨率短期風(fēng)速預(yù)測值，計算量小且計算速度快，完全可以滿足風(fēng)電場短期功率預(yù)測工程要求，該方法相比于現(xiàn)有動力降尺度技術(shù)，大大提高計算效率。

步驟40：建立風(fēng)電場短期功率預(yù)測模型。

如圖3所示，風(fēng)電場短期功率預(yù)測模型基于原廠風(fēng)速-功率特性曲線數(shù)據(jù)P(v)和風(fēng)電場綜合廠用電耗損比例C構(gòu)建。采用高階高斯函數(shù)對原廠風(fēng)速-功率特性曲線數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性擬合，獲取原廠風(fēng)速-功率特性曲線的解析函數(shù)P(v)；風(fēng)電場綜合廠用電耗損因素包含風(fēng)電場內(nèi)部線路耗損、變壓器耗損和風(fēng)電場自用電等。

具體的，采用多階高斯函數(shù)擬合原廠風(fēng)速-功率特性曲線，得到原廠風(fēng)速-功率特性曲線的解析函數(shù)，該解析函數(shù)具有如下的表達(dá)式：

P(v)＝a1*exp(-((v-b1)/c1)^2)+a2*exp(-((v-b2)/c2)^2)+a3*exp(-((v-b3)/c3)^2)+a4*exp(-((v-b4)/c4)^2)

式中v表示風(fēng)速值，ai，bi，ci(i＝1～4)表示多階高斯擬合曲線的常值系數(shù)。

另外，風(fēng)電場綜合廠用電耗損比例C＝(發(fā)電量—上網(wǎng)電量)/發(fā)電量＝綜合廠用電量/發(fā)電量；

綜合廠用電量＝風(fēng)電場內(nèi)部用電量+主變及場內(nèi)線路損耗電量+電抗器用電量。

通過上述計算式，可以得出發(fā)生在風(fēng)電場內(nèi)部的電量耗損比列。

新建風(fēng)電場短期功率預(yù)測模型采用如下表達(dá)，風(fēng)電場短期預(yù)測功率＝N*P(v)*C，式中N為風(fēng)電場風(fēng)機(jī)數(shù)量。

步驟50：對風(fēng)電場短期功率進(jìn)行預(yù)測。

將經(jīng)過統(tǒng)計降尺度處理的風(fēng)電場前期測風(fēng)塔位置的短期預(yù)測風(fēng)速輸入到新建風(fēng)電場短期功率預(yù)測模型，獲得風(fēng)電場短期預(yù)測功率。

步驟60：結(jié)合實際功率，對步驟S50中的預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行校驗，并依據(jù)校驗結(jié)果對步驟40中的風(fēng)電場短期功率預(yù)測模型進(jìn)行修正。

對于新建風(fēng)電場，其實際功率數(shù)據(jù)較少，則需要依據(jù)較少的實際功率數(shù)據(jù)對于預(yù)測值進(jìn)行準(zhǔn)確度判斷。舉例來說，當(dāng)預(yù)測功率小于實際功率時，則對應(yīng)減小風(fēng)電場內(nèi)部的電量耗損比列C，重新計算預(yù)測功率。反之，當(dāng)預(yù)測功率大于實際功率時，則對應(yīng)增加風(fēng)電場內(nèi)部的電量耗損比列C，直至所計算出的預(yù)測功率與實際功率相近，確定出最接近真實值的風(fēng)電場內(nèi)部的電量耗損比列C。從而實現(xiàn)對于步驟40中風(fēng)電場短期功率預(yù)測模型的修正。

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并不用以限制本發(fā)明?？傊?，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。