【摘要】 一种风电功率预测方法，所述方法首先从风电场中读取各个风电机组的风速和功率数据；然后根据各风电机组风速数据的分布特征对风电场的机组进行分组建模，并对建模后的各组风电机组的功率分别进行预测；最后将各组风电机组功率的预测结果叠加，得到整个风电场风电功率的预测值。本发明将数据分布特征引入功率预测，在传统风电功率预测模型基础上增加了机组分组模块。测试证明，所述方法在保证预测精度的同时，大大减少了预测所需的运算量，提高了预测速度，在风电功率预测方面具有较强的实用价值。 【专利类型】发明授权 【申请人】华北电力大学(保定) 【申请人类型】学校 【申请人地址】071003 河北省保定市永华北大街619号 【申请人地区】中国 【申请人城市】保定市 【申请人区县】莲池区 【申请号】CN201210194151.6 【申请日】2012-06-13 【申请年份】2012 【公开公告号】CN102738792B 【公开公告日】2014-07-16 【公开公告年份】2014 【授权公告号】CN102738792B 【授权公告日】2014-07-16 【授权公告年份】2014.0 【IPC分类号】H02J3/00; G06F19/00 【发明人】刘兴杰; 米增强; 岑添云; 石金玮; 梅华威; 余洋 【主权项内容】1.一种风电功率预测方法，其特征是，它首先从风电场中央监控系统读取各个风电机组的风速和风电功率数据；然后根据各风电机组风速数据的分布特征对风电场的机组进行分组建模，并对建模后的各组风电机组的功率分别进行预测；最后将各组风电机组功率的预测结果叠加，得到整个风电场风电功率的预测值；所述方法的具体步骤如下：a. 从风电场中央监控系统读取各个风电机组的风速和风电功率数据；b. 根据风速数据的分布特征对风电场的机组进行分组建模：①选定参考风电机组，依次计算参考风电机组的风速数据时间序列 与其它风电机组的风速数据时间序列相差步时的互相关系数：其中：上式中：为时间序列长度；，分别表示序列，的均值；，分别表示为在、，时的值；②将参考风电机组与其它各风电机组的最大互相关系数与采样互相关函数设定值进行比较，将最大互相关系数小于设定值的风电机组单独列为一组；对于最大互相关系数大于设定值的各个风电机组，寻找到参考风电机组与其最大互相关函数值对应的时间滞差，并将相同时间滞差的风电机组归为一组；c. 对分组建模后的各组风电机组的功率进行预测；d.将各组风电机组功率的预测结果叠加，得到整个风电场风电功率的预测值。。 【当前权利人】华北电力大学(保定) 【当前专利权人地址】河北省保定市永华北大街619号 【专利权人类型】公立 【统一社会信用代码】12100000401889410E 【引证次数】4.0 【他引次数】4.0 【家族引证次数】4.0 【家族被引证次数】9

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