本發明涉及風力發電，更具體的說是涉及一種考慮多種影響因素的風電場中長期發電量預測方法。

背景技術：

1、新能源風電場中長期發電量預測在電網運行與新能源優化層面具有重要意義，它協助制定常規調節電源的調度計劃，構建中長期電量平衡體系，確保電力系統供電的充裕度。

2、風電場發電量預測在新能源場站的生產運行和營銷運營中都有廣泛應用。目前新能源風電場中長期發電量預測方法，大部分是基于歷史發電量數據和氣象數據的，或者基于中短期預測數據，其考慮因素較少，在實際運行中，與實際偏差較大，很難滿足實際運行要求。

技術實現思路

1、有鑒于此，本發明提供了一種考慮多種影響因素的風電場中長期發電量預測方法，可有效提高風電場中長期的發電量預測精度。

2、為了實現上述目的，本發明采用如下技術方案：

3、一種考慮多種影響因素的風電場中長期發電量預測方法，其特征在于，包括：

4、獲取目標風電場所處區域的當前發電計劃、歷史相同時段的發電量和相關數據，對目標風電場在未來一段時間的發電量分別進行橫向預測和縱向預測，得到初始發電量預測序列；

5、根據未來天氣對當前區域內光伏電站、水電站和風電場的發電影響程度，確定第一影響系數；

6、根據當前區域內工商業用電量的需求變化，確定第二影響系數；

7、根據當前區域內購入電量和售出電量變化，確定第三影響系數；

8、根據目標風電場的運維記錄，確定第四影響系數；

9、根據所述第一影響系數、所述第二影響系數、所述第三影響系數和所述第四影響系數對所述初始發電量預測序列進行修正，得到目標風電場的最終發電量預測序列。

10、進一步的，所述歷史相同時段的發電量是指從目標風電場開始發電起，每年中該時段前后若干天的發電量數據；所述相關數據至少包括溫度、濕度、工業用電量、商業用電量、買入電量、送出電量、停機檢修的風機數量、周邊的光伏裝機容量和周邊的風電裝機容量。

11、進一步的，所述對目標風電場在未來一段時間的發電量分別進行橫向預測和縱向預測，得到初始發電量預測序列，包括：

12、按照天數時間軸向后預測未來一段時間的發電量序列，作為橫向預測數值；

13、按照年份時間軸預測未來一段時間中各個時間節點的發電量，作為縱向預測數值；

14、針對未來一段時間中的任一時間節點，利用該時間節點的縱向預測數值對橫向預測數值進行修正，得到所述初始發電量預測序列。

15、進一步的，對未來一段時間中的任一時間節點的橫向預測數值和縱向預測數值進行加權求和，得到所述初始發電量預測序列。

16、進一步的，對風電場在未來一段時間的發電量進行橫向預測和縱向預測時，還包括：

17、采用長短期記憶網絡lstm對目標風電場未來一段時間的發電量分別進行橫向預測和縱向預測，并利用縱向預測數值對橫向預測數值修正后，得到第一初始發電量預測序列；

18、采用自回歸移動平均模型arma對目標風電場未來一段時間的發電量分別進行橫向預測和縱向預測，并利用縱向預測數值對橫向預測數值修正后，得到第二初始發電量預測序列；

19、將所述第一初始發電量預測序列和所述第二初始發電量預測序列中各時間節點對應的數值取平均，作為所述初始發電量預測序列。

20、進一步的，所述根據未來天氣對當前區域內光伏電站、水電站和風電場的發電影響程度，確定第一影響系數，包括：

21、將天氣對光伏電站、水電站和風電場的發電量影響程度分別記作、和；

22、當預測天氣為晴天時，、和的取值均小于1.0，且依次遞增；

23、當預測天氣為雨天時，、和的取值均大于1.0；

24、當預測天氣為陰天時，、和的取值均大于1.0；

25、將、和三者的乘積作為所述第一影響系數的取值，表示為。

26、進一步的，所述第二影響系數的計算公式為：

27、

28、其中，表示當前區域工商業用電量的需求變化對風電場中長期發電量的影響系數，即所述第二影響系數；表示當前區域一年前工業用電需求量；表示當前區域一年前商業用電需求量；表示當前區域在當前時段的工業用電需求量；表示當前區域在當前時段的商業用電需求量。

29、進一步的，所述第三影響系數的計算公式為：

30、

31、其中，表示當前區域內購入電量和售出電量的變化對風電場中長期發電量的影響系數，即所述第三影響系數；表示當前區域一年之前的購入電量；表示當前區域一年之前的售出電量；表示當前區域在當前時段的購入電量；表示當前區域在當前時段的售出電量；當購入電量增加或者售出電量增加的時候，有利于發電；當購入電量減少或者售出電量減少的時候，則不利于發電。

32、進一步的，根據目標風電場的運維記錄，統計出停機檢修風機的數量和發電能力不足的風機數量，根據和計算所述第四影響系數，計算公式為：

33、

34、

35、

36、其中，表示目標風電場運維記錄對風電場中長期發電量的影響系數，即所述第四影響系數；表示目標風電場中停機檢修的風機數量對風電場中長期發電量的影響系數；表示目標風電場中發電能力不足的風機數量對風電場中長期發電量的影響系數，發電能力不足是指風機實際發電的最大功率低于額定功率的60%；表示目標風電場中當前停機檢修的風機數量；表示目標風電場中當前發電能力不足的風機數量；表示目標風電場中當前的總風機數量。

37、進一步的，目標風電場的最終發電量預測序列的計算公式為：

38、

39、其中，表示目標風電場的最終發電量預測序列；表示第一影響系數，表示第二影響系數；表示第三影響系數；表示第四影響系數；表示初始發電量預測序列。

40、經由上述的技術方案可知，與現有技術相比，本發明具有以下有益效果：

41、1、本發明對風電場的發電量進行了橫向預測和縱向預測兩種預測方式，結合兩種預測數值，對發電量預測數值進行修正，實現對發電量的初步預測，為后續預測提供基礎。

42、2、本發明綜合歷史數據、天氣、工商業用電量的需求變化、購入電量和售出電量變化和運維記錄等多個因素，充分考慮了電力調度機構的發電計劃、其他新能源發電廠的運行情況和需求側用電變化，對風電場中長期發電量進行預測，提高了風電場中長期發電量預測的精度和可信度。

技術特征：

1.一種考慮多種影響因素的風電場中長期發電量預測方法，其特征在于，包括：

2.根據權利要求1所述的考慮多種影響因素的風電場中長期發電量預測方法，其特征在于，所述歷史相同時段的發電量是指從目標風電場開始發電起，每年中該時段前后若干天的發電量數據；所述相關數據至少包括溫度、濕度、工業用電量、商業用電量、買入電量、送出電量、停機檢修的風機數量、周邊的光伏裝機容量和周邊的風電裝機容量。

3.根據權利要求1所述的考慮多種影響因素的風電場中長期發電量預測方法，其特征在于，所述對目標風電場在未來一段時間的發電量分別進行橫向預測和縱向預測，得到初始發電量預測序列，包括：

4.根據權利要求3所述的考慮多種影響因素的風電場中長期發電量預測方法，其特征在于，對未來一段時間中的任一時間節點的橫向預測數值和縱向預測數值進行加權求和，得到所述初始發電量預測序列。

5.根據權利要求3所述的考慮多種影響因素的風電場中長期發電量預測方法，其特征在于，對風電場在未來一段時間的發電量進行橫向預測和縱向預測時，還包括：

6.根據權利要求1所述的考慮多種影響因素的風電場中長期發電量預測方法，其特征在于，所述根據未來天氣對當前區域內光伏電站、水電站和風電場的發電影響程度，確定第一影響系數，包括：

7.根據權利要求1所述的考慮多種影響因素的風電場中長期發電量預測方法，其特征在于，所述第二影響系數的計算公式為：

8.根據權利要求1所述的考慮多種影響因素的風電場中長期發電量預測方法，其特征在于，所述第三影響系數的計算公式為：

9.根據權利要求1所述的考慮多種影響因素的風電場中長期發電量預測方法，其特征在于，根據目標風電場的運維記錄，統計出停機檢修風機的數量和發電能力不足的風機數量，根據和計算所述第四影響系數，計算公式為：

10.根據權利要求1所述的考慮多種影響因素的風電場中長期發電量預測方法，其特征在于，目標風電場的最終發電量預測序列的計算公式為：

技術總結
本發明涉及風力發電技術領域，具體涉及一種考慮多種影響因素的風電場中長期發電量預測方法，包括：對目標風電場在未來一段時間的發電量分別進行橫向預測和縱向預測，得到初始發電量預測序列；根據未來天氣對當前區域內光伏電站、水電站和風電場的發電影響程度，確定第一影響系數；根據當前區域內工商業用電量的需求變化，確定第二影響系數；根據當前區域內購入電量和售出電量變化，確定第三影響系數；根據目標風電場的運維記錄，確定第四影響系數；根據第一影響系數、第二影響系數、第三影響系數和第四影響系數對初始發電量預測序列進行修正，得到目標風電場的最終發電量預測序列。本發明可有效提高風電場中長期的發電量預測精度。

技術研發人員：蔡凱,韓興意,韓坤,梁君,張值班,張有金
受保護的技術使用者：國家能源集團陜西電力有限公司吉山梁電廠
技術研發日：
技術公布日：2025/3/10