一種基于特征建模的新能源發(fā)電量預(yù)測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種新能源發(fā)電量的預(yù)測(cè)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 傳統(tǒng)的發(fā)電廠以化石燃料燃燒產(chǎn)生動(dòng)力推動(dòng)發(fā)電機(jī)生產(chǎn)電能，然而隨著現(xiàn)代工業(yè) 的發(fā)展，全球能源危機(jī)以及環(huán)境污染問(wèn)題日益突出：傳統(tǒng)的燃料能源正快速減少，而全球電 力需求卻與日俱增；燃料能源的使用對(duì)環(huán)境造成的危害卻日益突出，造成嚴(yán)重的大氣、水源 及土地污染。在這種情況下，新能源以其儲(chǔ)量充足與幾乎不造成污染的優(yōu)勢(shì)受到諸多關(guān)注， 新能源發(fā)電逐步取代傳統(tǒng)能源進(jìn)行發(fā)電將是今后電力工業(yè)發(fā)展的趨勢(shì)，可見(jiàn)新能源發(fā)電具 有良好的發(fā)展前景和實(shí)用價(jià)值。然而，新能源發(fā)電由于其自身特點(diǎn)，發(fā)電功率受到地理?xiàng)l 件、天氣等外部環(huán)境狀態(tài)影響較大，發(fā)電實(shí)時(shí)功率波動(dòng)較大，對(duì)電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行造成了一定 負(fù)面影響，因此更加準(zhǔn)確快速的對(duì)其發(fā)電量進(jìn)行預(yù)測(cè)將促進(jìn)新能源發(fā)電的發(fā)展。
[0003] 目前電網(wǎng)中采用的新能源發(fā)電方式主要有光伏發(fā)電和風(fēng)力發(fā)電，這兩種發(fā)電方式 極容易受到環(huán)境的影響。比如太陽(yáng)輻射強(qiáng)度、天氣狀況直接影響了光伏發(fā)電功率，風(fēng)力發(fā)電 受到瞬時(shí)風(fēng)速和季風(fēng)影響較大。而諸如此類的影響不易被統(tǒng)一建模，因而這些新能源發(fā)電 的發(fā)電量難以被準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，給新能源發(fā)電并網(wǎng)的實(shí)現(xiàn)造成了較大的困難。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 發(fā)明目的：針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)，提出一種基于特征建模的新能源發(fā)電量預(yù)測(cè)方法， 無(wú)需建立精確的數(shù)學(xué)模型即能夠獲取新能源發(fā)電量的預(yù)測(cè)值。
[0005] 技術(shù)方案：一種基于特征建模的新能源發(fā)電量預(yù)測(cè)方法，包括如下步驟：
[0006] 步驟1)，采集新能源發(fā)電量以及環(huán)境參數(shù)的歷史數(shù)值，并對(duì)所述歷史數(shù)值進(jìn)行歸 一化處理；其中，所述新能源發(fā)電量的歷史數(shù)值歸一化為：
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于特征建模的新能源發(fā)電量預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1)，采集新能源發(fā)電量W及環(huán)境參數(shù)的歷史數(shù)值，并對(duì)所述歷史數(shù)值進(jìn)行歸一化 處理；其中，所述新能源發(fā)電量的歷史數(shù)值歸一化為：
(1) 所述環(huán)境參數(shù)的歷史數(shù)值歸一化為：
其中，k表示當(dāng)前時(shí)刻；表示k-i時(shí)刻的新能源發(fā)電量的歷史數(shù)值歸一化結(jié)果；Xk_i表示k-i時(shí)刻的新能源發(fā)電量的歷史數(shù)值；Xmi。和Xm"分別表示歷新能源發(fā)電量的歷史數(shù)值 中的最小和最大值；表示第j個(gè)環(huán)境參數(shù)在k-i時(shí)刻的歷史數(shù)值歸一化結(jié)果；表 示第j個(gè)環(huán)境參數(shù)在k-i時(shí)刻的歷史數(shù)值；和U 表示第j個(gè)環(huán)境參數(shù)的歷史數(shù)值 的最小和最大值； 步驟2)，根據(jù)所述新能源發(fā)電量W及環(huán)境參數(shù)的歷史數(shù)值歸一化結(jié)果，將新能源發(fā)電 量曲線擬合為特征模型，包括如下步驟： 21) ，建立特征模型為：
(3) 其中，fw(k)為k時(shí)刻新能源發(fā)電量加權(quán)系數(shù)，gj,w(k)是k時(shí)刻第j個(gè)環(huán)境參數(shù)加權(quán) 系數(shù)；為+1表示當(dāng)前時(shí)刻k的下一時(shí)刻預(yù)測(cè)值的歸一化數(shù)據(jù)；n為特征模型的項(xiàng)數(shù)，歷史數(shù)值 采集數(shù)，m為環(huán)境參數(shù)個(gè)數(shù)； 22) ，通過(guò)式（4)所示的最小二乘法迭代計(jì)算k時(shí)刻新能源發(fā)電量加權(quán)系數(shù)fw化）W 及k時(shí)刻第j個(gè)環(huán)境參數(shù)加權(quán)系數(shù)：
其中，A為遺忘因子；初始計(jì)算所述加權(quán)系數(shù)時(shí)n取3 ; 23)，根據(jù)所述k時(shí)刻新能源發(fā)電量加權(quán)系數(shù)fw似、k時(shí)刻第j個(gè)環(huán)境參數(shù)加權(quán)系數(shù) W及所述特征模型，計(jì)算得到新能源發(fā)電量歷史數(shù)值集..，苗的歸一化后擬合 值集合佑_v+。，也扣兩V，其中，N表示選取選取的歷史數(shù)值為N-1個(gè)； 24)，確定特征模型的項(xiàng)數(shù)：根據(jù)式做計(jì)算所述新能源發(fā)電量歷史數(shù)值集 記機(jī)1，...，而巧歸一化后擬合值集合乾機(jī)。，為-扣,+1，...，茍}之差的平方和的平均值；
(6) 若所述0 2未達(dá)到預(yù)定精度時(shí)，將n值加1并返回重復(fù)所述步驟21)至步驟24)，直到 達(dá)到預(yù)定精度或在確定次數(shù)重復(fù)中選取使0 2最小值對(duì)應(yīng)的n作為特征模型的項(xiàng)數(shù)； 步驟3)，根據(jù)步驟2)所確定的特征模型，預(yù)測(cè)k+1時(shí)刻新能源發(fā)電量的值為：
其中，心i即表示k+1時(shí)刻新能源發(fā)電量的預(yù)測(cè)值； 步驟4)，令k=k+1，重復(fù)步驟2)至步驟3)即得到k+2,k+3,...時(shí)的發(fā)電量預(yù)測(cè)值。
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于特征建模的新能源發(fā)電量預(yù)測(cè)方法，包括如下步驟：積累新能源發(fā)電量數(shù)值、發(fā)電影響因素歷史數(shù)值；初始化特征建模模型參數(shù)；將積累數(shù)值轉(zhuǎn)化為特征向量，并作為輸入用于特征模型處理系統(tǒng)中；經(jīng)過(guò)處理得到發(fā)電量的預(yù)測(cè)值。新能源發(fā)電受環(huán)境干擾難以精確數(shù)學(xué)建模，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)其發(fā)電量存在較大難度。本發(fā)明所述方法無(wú)需精確建模，利用特征建模對(duì)數(shù)據(jù)信息的壓縮，通過(guò)最小二乘法計(jì)算出特征模型中各個(gè)特征項(xiàng)系數(shù)，由歷史數(shù)據(jù)的擬合情況自動(dòng)選取合適的特征模型，最終預(yù)測(cè)發(fā)電量。本發(fā)明有效地提高了實(shí)時(shí)負(fù)荷預(yù)測(cè)精度，計(jì)算復(fù)雜度較低，具有較高的使用價(jià)值。
【IPC分類】G06Q50-06, G06Q10-04
【公開(kāi)號(hào)】CN104850914
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510287857
【發(fā)明人】喻潔, 王小龍, 費(fèi)樹(shù)岷
【申請(qǐng)人】東南大學(xué)
【公開(kāi)日】2015年8月19日
【申請(qǐng)日】2015年5月29日