专利名称：一种基于coif5小波实时分解的风电功率实时预测计算方法
技术领域：
本发明涉及风电技术领域，是一种基于C0if5小波实时分解的风电功率实时预测计算方法。
背景技术：
风力发电联网运行作为利用风能的主要方式发展迅速，与此同时风电场并网对传统电力系统的影响已经不可忽视。当大规模风电场接入电网运行时，大幅度地风电功率波动会对电网的功率平衡和频率调节带来不利影响。如果可以对风电场的发电功率进行准确的预测，电力调度部门就能够根据风电功率变化预先安排调度计划，保证电网的功率平衡和运行安全。因此准确的风电功率预测是实现风能大规模开发利用的一个有效手段。
风电功率实时预测是指自预测时刻起未来15分钟至4小时的预测预报，时间分辨率为15分钟。实时预测的意义在于滚动修正计划曲线，及时调整有功出力。
传统的风电场风电功率实时预测模型的研究方法，通常是首先获取风电场数值天气预报中的风速、风向数据，再将通过风速-功率对应曲线来得到整个风电场的输出功率数值。该方法很忽略了风电场风电功率在时序上的相关特性，因此传统方法成本高，但精度有限。发明内容
本发明的目的是，提供一种方法科学、合理、实用、精度更高，能够满足在线使用要求的风电场风电功率实时预测的计算方法。
本发明的目的是由以下技术方案来实现的一种基于coif5小波实时分解的风电功率实时预测计算方法，其特征在于它包括以下步骤1.一种基于coif5小波实时分解的风电功率实时预测计算方法，其特征在于它包括以下步骤(1)数据采集及预处理采集所需预测风电场的整 场连续6天的实际历史功率值，采样时间间隔15 分钟，剔除功率数值小于零和大于开机容量的数据，得到所需的输入数据序列 X0 =n+ χJt(/-H + 2χ- ，n=576 ；(2)数据分解及预测按步骤⑴采集的数据序列也地-沖-咐，将序列A用小波基coif5函数进行三层小波塔式分解,得到数据集,分别对应于第三层低频分量和三层高频分量，其中. ( )为整个风电场t时刻的实际输出功率， 为t时刻整个风电场实际输出功率小波分解后的低频分量《%的值，_为t时刻整个风电场实际输出功率小波分解后的高频分量4的值；i=l，2，3，风电功率实时预测是一种超短期4个小时的多步预测，采用时间序列法中的ARMA模型对小波分解后的4个分量分别进行预测，将得到的4个预测值作和，得到t+Ι时刻整场的预测值；即
权利要求
1. 一种基于coif5小波实时分解的风电功率实时预测计算方法，其特征在于它包括以下步骤(1)数据采集及预处理采集所需预测风电场的整场连续6天的实际历史功率值，采样时间间隔15 分钟，剔除功率数值小于零和大于开机容量的数据，得到所需的输入数据序列 X0 ={x(t-n),x(1-n+1),x(t-n + 2),....x(t)},n=576 ；(2)数据分解及预测按步骤(I)采集的数据序列x0={x(t-n),x(t-n+1),x(t-n+2),....,x(t)},将序列X0用小波基coif5函数进行三层小波塔式分解,得到数据集a3,1,d2,d3，分别对应于第三层低频分量和三层高频分量，其中.x(t)为整个风电场t时刻的实际输出功率，a3(t)为t时刻整个风电场实际输出功率小波分解后的低频分量a3的值，_di(t)为t时刻整个风电场实际输出功率小波分解后的高频分量di的值；i=l，2，3，风电功率实时预测是一种超短期4个小时的多步预测，采用时间序列法中的ARMA模型对小波分解后的4个分量分别进行预测，将得到的4个预测值作和，得到t+1时刻整场的预测值；即
全文摘要
一种基于coif5小波实时分解的风电功率实时预测计算方法，其特点是包括以下步骤数据采集及预处理，采集所需预测风电场的整场连续6天的实际历史功率值，并剔除不良数据；数据分解及预测，利用coif5小波进行三层塔式分解，对各分量采用时间序列法分别进行单步预测并求和，将得到的新序列利用coif5小波实时分解并滚动预测，得到整场未来4个小时的风电功率预测值；仿真计算，输入仿真输入量，采用上述方法进行未来4个小时的风电功率预测；误差分析，误差评价标准执行中华人民共和国国家能源局于2011年《风电场功率预测预报管理暂行办法》中的准确率和合格率的要求，给出该计算方法的精确度。具有科学、合理、实用，精度更高，能够满足在线使用要求等优点。
文档编号G06F19/00GK103065049SQ20121058248
公开日2013年4月24日 申请日期2012年12月28日 优先权日2012年12月28日
发明者杨茂, 穆钢, 严干贵, 熊昊, 王东, 宋薇 申请人:东北电力大学