本發(fā)明涉及新能源發(fā)電，具體而言，涉及基于cfs氣象的發(fā)電功率預(yù)測方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、現(xiàn)有技術(shù)中，中長期功率預(yù)測時，一般只利用電場實測的歷史數(shù)據(jù)，對未來一段時間的功率進(jìn)行預(yù)測。但是，對于新能源發(fā)電來講，氣象因素對功率預(yù)測的準(zhǔn)確性影響較大，現(xiàn)有技術(shù)缺少將氣象數(shù)據(jù)和電場數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，進(jìn)而實現(xiàn)中長期功率預(yù)測的方法。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供基于cfs氣象的發(fā)電功率預(yù)測方法及系統(tǒng)，來解決現(xiàn)有技術(shù)中的上述問題。

2、本發(fā)明通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)：

3、第一方面，基于cfs氣象的發(fā)電功率預(yù)測方法，包括：

4、獲取電站發(fā)電功率實測數(shù)據(jù)和cfs氣象數(shù)據(jù)，所述cfs氣象數(shù)據(jù)包括四個維度的數(shù)據(jù)，并對實測數(shù)據(jù)和cfs氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理后進(jìn)行特征選擇和特征提取；

5、將體征提取后的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，得到具有相同尺度的數(shù)據(jù)，并構(gòu)建數(shù)據(jù)集；

6、將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集，建立預(yù)測模型，通過訓(xùn)練集對預(yù)測模型進(jìn)行訓(xùn)練，當(dāng)達(dá)到所設(shè)置的迭代次數(shù)，通過測試集對預(yù)測模型進(jìn)行驗證，輸出最優(yōu)的預(yù)測模型；

7、通過預(yù)測模型分別結(jié)合四個維度的cfs氣象數(shù)據(jù)對發(fā)電功率進(jìn)行預(yù)測，得到發(fā)電功率的預(yù)測結(jié)果，將獲得的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行集成，輸出預(yù)測結(jié)果。

8、優(yōu)選的，所述預(yù)處理包括：

9、識別缺失值、重復(fù)數(shù)據(jù)和異常值，對缺失值進(jìn)行插值，對異常值進(jìn)行刪除后，進(jìn)行插值，對重復(fù)數(shù)據(jù)進(jìn)行刪除。

10、優(yōu)選的，所述插值包括：

11、確定所要插值的數(shù)據(jù)區(qū)間，選擇b樣條的階數(shù)；

12、計算b樣條基函數(shù)，通過基函數(shù)和數(shù)據(jù)區(qū)間得到樣條曲線；

13、選擇被插值的取值范圍，在樣條曲線上隨機(jī)獲取一個點的數(shù)據(jù)作為被插值。

14、優(yōu)選的，所述歸一化處理包括：

15、

16、式中，x為原始特征變量，x′為歸一化特征變量，xmax為特征變量最大值，xmin為特征變量最小值。

17、優(yōu)選的，所述建立預(yù)測模型包括：

18、計算數(shù)據(jù)點之間的距離，選擇距離最近的k個緊鄰數(shù)據(jù)點，并確定其類別；

19、選擇類別數(shù)量最多的數(shù)據(jù)作為預(yù)測結(jié)果。

20、優(yōu)選的，所述計算數(shù)據(jù)點之間的距離包括：

21、

22、式中，xi和xj分別為兩個數(shù)據(jù)點，n為特征維度，xk為目標(biāo)數(shù)據(jù)點的特征向量，xjk為訓(xùn)練集中第j個數(shù)據(jù)點的特征向量k為特征數(shù)量。

23、優(yōu)選的，所述并確定其類別包括：

24、

25、式中，classnew為待分類數(shù)據(jù)點的類別，classi為第i個鄰近數(shù)據(jù)點的類別，c為遍歷所有可能的類別，i()為指示函數(shù)，k為選定值。

26、優(yōu)選的，所述將獲得的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行集成，輸出預(yù)測結(jié)果包括：

27、

28、式中，eavg為預(yù)測結(jié)果，n為預(yù)測結(jié)果的數(shù)量，sj為第j個維度的預(yù)測結(jié)果。

29、第二方面，本發(fā)明還提供了基于cfs氣象的發(fā)電功率預(yù)測系統(tǒng)，包括：

30、數(shù)據(jù)獲取模塊，被配置為獲取電站發(fā)電功率實測數(shù)據(jù)和cfs氣象數(shù)據(jù)，所述cfs氣象數(shù)據(jù)包括四個維度的數(shù)據(jù)，并對實測數(shù)據(jù)和cfs氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理后進(jìn)行特征選擇和特征提取；

31、模型建立模塊，被配置為將體征提取后的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，得到具有相同尺度的數(shù)據(jù)，并構(gòu)建數(shù)據(jù)集；將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集，建立預(yù)測模型，通過訓(xùn)練集對預(yù)測模型進(jìn)行訓(xùn)練，當(dāng)達(dá)到所設(shè)置的迭代次數(shù)，通過測試集對預(yù)測模型進(jìn)行驗證，輸出最優(yōu)的預(yù)測模型；

32、輸出模塊，被配置為通過預(yù)測模型分別結(jié)合四個維度的cfs氣象數(shù)據(jù)對發(fā)電功率進(jìn)行預(yù)測，得到發(fā)電功率的預(yù)測結(jié)果，將獲得的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行集成，輸出預(yù)測結(jié)果；

33、主控裝置，與所述數(shù)據(jù)獲取模塊、模型建立模塊和輸出模塊連接，用于執(zhí)行上述的基于cfs氣象的發(fā)電功率預(yù)測方法。

34、本發(fā)明實施例的技術(shù)方案至少具有如下優(yōu)點和有益效果：

35、采用本發(fā)明所提供的方法或系統(tǒng)，主要包括了，對實測數(shù)據(jù)和cfs氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理后進(jìn)行特征選擇和特征提取，構(gòu)建數(shù)據(jù)集；將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集，通過測試集對預(yù)測模型進(jìn)行驗證，輸出最優(yōu)的預(yù)測模型將獲得的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行集成，輸出預(yù)測結(jié)果。通過上述方法將氣象條件與電場數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，實現(xiàn)了中長期功率預(yù)測，提高了中長期功率預(yù)測的準(zhǔn)確性。

技術(shù)特征：

1.基于cfs氣象的發(fā)電功率預(yù)測方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于cfs氣象的發(fā)電功率預(yù)測方法，其特征在于，所述預(yù)處理包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于cfs氣象的發(fā)電功率預(yù)測方法，其特征在于，所述插值包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于cfs氣象的發(fā)電功率預(yù)測方法，其特征在于，所述歸一化處理包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于cfs氣象的發(fā)電功率預(yù)測方法，其特征在于，所述建立預(yù)測模型包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于cfs氣象的發(fā)電功率預(yù)測方法，其特征在于，所述計算數(shù)據(jù)點之間的距離包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于cfs氣象的發(fā)電功率預(yù)測方法，其特征在于，所述并確定其類別包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于cfs氣象的發(fā)電功率預(yù)測方法，其特征在于，所述將獲得的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行集成，輸出預(yù)測結(jié)果包括：

9.基于cfs氣象的發(fā)電功率預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及新能源發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及基于CFS氣象的發(fā)電功率預(yù)測方法及系統(tǒng)，采用本發(fā)明所提供的方法或系統(tǒng)，主要包括了對實測數(shù)據(jù)和CFS氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理后進(jìn)行特征選擇和特征提取，構(gòu)建數(shù)據(jù)集；將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集，通過測試集對預(yù)測模型進(jìn)行驗證，輸出最優(yōu)的預(yù)測模型將獲得的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行集成，輸出預(yù)測結(jié)果。通過上述方法將氣象條件與電場數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，實現(xiàn)了中長期功率預(yù)測，提高了中長期功率預(yù)測的準(zhǔn)確性。

技術(shù)研發(fā)人員：王春森,鐘明,孫義楠,熊汀,王一妹,劉海鵬,徐敏敏,岳彩橋,李永斌
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中國華能集團(tuán)有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/4/24