本發(fā)明涉及電力技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種便于電力調(diào)度的風(fēng)電功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

風(fēng)電場(chǎng)在接入電網(wǎng)后對(duì)電力系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)調(diào)度和安全穩(wěn)定帶來(lái)了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。如果能對(duì)風(fēng)電場(chǎng)功率進(jìn)行準(zhǔn)確有效的預(yù)測(cè)，將使電力調(diào)度部門(mén)能夠提前根據(jù)風(fēng)電場(chǎng)出力變化情況及時(shí)合理的調(diào)整調(diào)度計(jì)劃。從而減輕風(fēng)電并網(wǎng)對(duì)電網(wǎng)造成的不利影響，減少系統(tǒng)的備用容量，整體上降低風(fēng)電并網(wǎng)的運(yùn)行成本。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

針對(duì)上述問(wèn)題，本發(fā)明提供一種便于電力調(diào)度的風(fēng)電功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)。

本發(fā)明的目的采用以下技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn)：

提供了一種便于電力調(diào)度的風(fēng)電功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)提取模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、訓(xùn)練模塊、風(fēng)電功率預(yù)測(cè)模塊，所述數(shù)據(jù)提取模塊用于從數(shù)值天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)或者電力系統(tǒng)的相關(guān)數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)中進(jìn)行數(shù)據(jù)提取，獲得多個(gè)初步樣本；所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊用于對(duì)初步樣本的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并根據(jù)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)確定訓(xùn)練樣本；所述訓(xùn)練模塊用于采用改進(jìn)的粒子群算法優(yōu)化支持向量機(jī)的參數(shù)，采用訓(xùn)練樣本以及優(yōu)化后的支持向量機(jī)的參數(shù)對(duì)支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練，得到支持向量機(jī)模型；所述風(fēng)電功率預(yù)測(cè)模塊用于采用得到的支持向量機(jī)模型進(jìn)行風(fēng)電功率預(yù)測(cè)，并輸出風(fēng)電功率預(yù)測(cè)結(jié)果。

本發(fā)明的有益效果為：建模過(guò)程簡(jiǎn)單實(shí)用，能快速有效的進(jìn)行風(fēng)電功率預(yù)測(cè)，對(duì)于電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定和調(diào)度運(yùn)行具有重要意義，具有廣泛的推廣應(yīng)用價(jià)值。

附圖說(shuō)明

利用附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說(shuō)明，但附圖中的實(shí)施例不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明的任何限制，對(duì)于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)以下附圖獲得其它的附圖。

圖1本發(fā)明的結(jié)構(gòu)連接框圖；

圖2是本發(fā)明數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊的結(jié)構(gòu)連接框圖。

附圖標(biāo)記：

數(shù)據(jù)提取模塊1、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊2、訓(xùn)練模塊3、風(fēng)電功率預(yù)測(cè)模塊4、樣本處理單元10、數(shù)據(jù)篩選單元20。

具體實(shí)施方式

結(jié)合以下實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步描述。

參見(jiàn)圖1，本實(shí)施例提供的一種便于電力調(diào)度的風(fēng)電功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)提取模塊1、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊2、訓(xùn)練模塊3、風(fēng)電功率預(yù)測(cè)模塊4，所述數(shù)據(jù)提取模塊1用于從數(shù)值天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)或者電力系統(tǒng)的相關(guān)數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)中進(jìn)行數(shù)據(jù)提取，獲得多個(gè)初步樣本；所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊2用于對(duì)初步樣本的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并根據(jù)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)確定訓(xùn)練樣本；所述訓(xùn)練模塊3用于采用改進(jìn)的粒子群算法優(yōu)化支持向量機(jī)的參數(shù)，采用訓(xùn)練樣本以及優(yōu)化后的支持向量機(jī)的參數(shù)對(duì)支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練，得到支持向量機(jī)模型；所述風(fēng)電功率預(yù)測(cè)模塊4用于采用得到的支持向量機(jī)模型進(jìn)行風(fēng)電功率預(yù)測(cè)，并輸出風(fēng)電功率預(yù)測(cè)結(jié)果。

優(yōu)選地，提取的數(shù)據(jù)包括風(fēng)速、溫度以及風(fēng)電場(chǎng)實(shí)測(cè)輸出功率數(shù)據(jù)，所述風(fēng)速、溫度作為支持向量機(jī)訓(xùn)練樣本的輸入數(shù)據(jù)，所述風(fēng)電場(chǎng)實(shí)測(cè)輸出功率數(shù)據(jù)作為支持向量機(jī)訓(xùn)練樣本的輸出數(shù)據(jù)。

優(yōu)選地，采用得到的支持向量機(jī)模型進(jìn)行風(fēng)電功率預(yù)測(cè)時(shí)，采用實(shí)時(shí)風(fēng)速和實(shí)時(shí)溫度作為預(yù)測(cè)的輸入。

本發(fā)明上述實(shí)施例適應(yīng)性強(qiáng)，可作為一般風(fēng)電場(chǎng)的功率預(yù)測(cè)模型，建模過(guò)程簡(jiǎn)單實(shí)用，能快速有效的進(jìn)行風(fēng)電功率預(yù)測(cè)，對(duì)于電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定和調(diào)度運(yùn)行具有重要意義，具有廣泛的推廣應(yīng)用價(jià)值。

優(yōu)選地，如圖2所示，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊2包括用于對(duì)初步樣本進(jìn)行篩選處理的樣本處理單元10以及用于對(duì)篩選出的初步樣本中的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選處理的數(shù)據(jù)篩選單元20；

其中樣本處理單元10對(duì)初步樣本的篩選處理，具體為：

(1)計(jì)算各初步樣本間的馬氏距離：

其中

式中，φ(xa,xb)表示初步樣本xa與初步樣本xb之間的馬氏距離，表示初步樣本xa的第a個(gè)數(shù)據(jù)與初步樣本xb之間的馬氏距離，sqrt表示開(kāi)平方根，是的轉(zhuǎn)置，為初步樣本xb的均值數(shù)據(jù)，sb^-1表示初步樣本xb的協(xié)方差矩陣，wa表示初步樣本xa的數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)；

(2)若滿足下列篩選公式，則刪除初步樣本xa：

其中ρ1、ρ2為設(shè)定的閾值調(diào)整因子，為所有初步樣本間的馬氏距離的平均值，maxφ(xa,xb)為所有初步樣本間的馬氏距離的最大值，minφ(xa,xb)為所有初步樣本間的馬氏距離的最小值。

本優(yōu)選實(shí)施例對(duì)相似度較高的初步樣本進(jìn)行篩選，能夠在保證保留有效初步樣本的前提下從整體上減少支持向量機(jī)模型的訓(xùn)練時(shí)間，提高風(fēng)電功率預(yù)測(cè)的效率。

優(yōu)選地，數(shù)據(jù)篩選單元20按照下列篩選函數(shù)對(duì)篩選出的初步樣本中的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選處理：

kα＝{kα(β),kα(β)＝1，β＝1,…,wα}

其中

式中，kα表示對(duì)應(yīng)第α個(gè)初步樣本的訓(xùn)練樣本，kα(β)表示第α個(gè)初步樣本中第β個(gè)數(shù)據(jù)，wα為第α個(gè)初步樣本具有的數(shù)據(jù)的數(shù)目；μα為第α個(gè)初步樣本的數(shù)據(jù)的期望值，vα為第α個(gè)初步樣本的數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差，η1、η2為設(shè)定的調(diào)整因子；f[x]為判定函數(shù)，當(dāng)x≥0時(shí)，f[x]＝1，當(dāng)x<0時(shí)，f[x]＝0。

本優(yōu)選實(shí)施例能夠優(yōu)化初步樣本中的數(shù)據(jù)，從而采用優(yōu)化的初步樣本對(duì)支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練，一方面減少了支持向量機(jī)模型的訓(xùn)練時(shí)間，另一方面能夠獲得更精確的訓(xùn)練效果，從而能夠提高風(fēng)電場(chǎng)功率的預(yù)測(cè)精度，獲得精度較高的風(fēng)電場(chǎng)功率的預(yù)測(cè)結(jié)果。

優(yōu)選地，所述采用改進(jìn)的粒子群算法優(yōu)化支持向量機(jī)的參數(shù)，具體包括：

(1)定義支持向量機(jī)的核函數(shù)為：

γ＝ε²x^txα+(1-ε²)exp(g‖x-xα‖²)

式中，ε為權(quán)重系數(shù)，x^txα為線性核函數(shù)，exp(g‖x-xα‖²)為高斯核函數(shù)，其中g(shù)為高斯核函數(shù)寬度。

(2)將支持向量回歸懲罰系數(shù)c、核函數(shù)寬度g、權(quán)重系數(shù)δ三個(gè)參數(shù)作為需優(yōu)化參數(shù)，將該需優(yōu)化參數(shù)設(shè)定為粒子群中的粒子；

(3)采用改進(jìn)的粒子群算法對(duì)該需優(yōu)化參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。

本優(yōu)選實(shí)施例將線性核函數(shù)與高斯核函數(shù)進(jìn)行相應(yīng)的組合后作為最終的核函數(shù)，并對(duì)其中的支持向量回歸懲罰系數(shù)c、核函數(shù)寬度g、權(quán)重系數(shù)δ三個(gè)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，能夠在高維特征空間中更好地表達(dá)初步樣本；

另外，本優(yōu)選實(shí)施例中優(yōu)化的參數(shù)不多，相對(duì)于其他多核函數(shù)，支持向量機(jī)訓(xùn)練過(guò)程較為簡(jiǎn)單，訓(xùn)練的支持向量機(jī)具有較好的回歸精度和泛化能力，從而能夠提高支持向量機(jī)模型的預(yù)測(cè)精度，獲得更優(yōu)異的風(fēng)電功率預(yù)測(cè)效果。

優(yōu)選地，所述采用改進(jìn)的粒子群算法對(duì)該需優(yōu)化參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，具體為：

1)初始化粒子群算法，設(shè)定粒子數(shù)目、迭代次數(shù)、學(xué)習(xí)因子、模擬退火系數(shù)，選定正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)表，正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)表列數(shù)大于粒子的維度，設(shè)定支持向量回歸懲罰系數(shù)c、核函數(shù)寬度g、權(quán)重系數(shù)δ三個(gè)參數(shù)的搜索范圍以及移動(dòng)速度的上下限；

2)計(jì)算各粒子的速度，判斷各粒子的速度是否越界，如果越界，則將該粒子的速度取為臨界值；

3)更新各粒子的位置，以下列適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算出的適應(yīng)度評(píng)價(jià)各粒子：

式中，wt為訓(xùn)練樣本總個(gè)數(shù)，yk為訓(xùn)練樣本實(shí)際值，yk′為訓(xùn)練樣本預(yù)測(cè)值；

4)根據(jù)正交試驗(yàn)表從最優(yōu)粒子和次優(yōu)粒子中選取相應(yīng)維，進(jìn)行正交試驗(yàn)，評(píng)價(jià)各試驗(yàn)粒子；

5)根據(jù)判斷各維中的因素水平的優(yōu)劣，設(shè)計(jì)最終粒子并評(píng)價(jià)該粒子；

6)從最終粒子和試驗(yàn)粒子中選取適應(yīng)度最高的粒子，并和群歷史最優(yōu)粒子作比較，如果優(yōu)于群歷史最優(yōu)粒子，則替代群歷史最優(yōu)粒子，并以一定概率進(jìn)行模擬退火搜索；

7)若達(dá)到最大迭代次數(shù)，結(jié)束搜索，輸出最優(yōu)粒子和最優(yōu)粒子的供電電路函數(shù)值。

本優(yōu)選實(shí)施例采用正交試驗(yàn)和模擬退火搜索相結(jié)合的方式進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，解決了傳統(tǒng)粒子群算法存在的早熟問(wèn)題和收斂震蕩問(wèn)題，加強(qiáng)了群最優(yōu)粒子跳出局部最優(yōu)點(diǎn)的能力；

另外，本優(yōu)選實(shí)施例采用正交試驗(yàn)從群最優(yōu)粒子和次優(yōu)粒子中有效提取了有價(jià)值的信息，能夠提升粒子群算法在捜索結(jié)果的平均值、標(biāo)準(zhǔn)偏差、評(píng)價(jià)次數(shù)、成功率和成功表現(xiàn)等方面的性能，并且本優(yōu)選實(shí)施例的正交試驗(yàn)相對(duì)于傳統(tǒng)的正交粒子群算法，大大減少了信息抽取的運(yùn)算量。

最后應(yīng)當(dāng)說(shuō)明的是，以上實(shí)施例僅用以說(shuō)明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對(duì)本發(fā)明保護(hù)范圍的限制，盡管參照較佳實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作了詳細(xì)地說(shuō)明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，可以對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行修改或者等同替換，而不脫離本發(fā)明技術(shù)方案的實(shí)質(zhì)和范圍。