专利名称：一种风电场风速时间序列预测方法
技术领域：
本发明涉及一种风电场风速时间序列预测方法，尤其涉及一种基于局域均值分解和多核最小二乘支持向量机的短期风速预测方法。
背景技术：
能源与环境是当今人类生存和发展所急需解决的问题。常规能源以煤、石油、天然气为主，它不仅资源有限，而且还造成了严重的大气污染。因此，对可再生能源的利用，尤其是对风能的开发利用，已受到各个国家的高度重视。随着风能利用的加速发展，越来越多的大型风电场将纳入电网的统调，风电在电网的比重越来越大，但是由于系统的最大负荷受限于风电场穿透功率极限，所以当负荷超过一定值，就会严重影响电网稳定的运行。而对风速的准确预测可以减少风电场的旋转设备和运行成本，提高风电穿透功率极限，可以帮助调度部门及时调整计划，从而减轻风能对电网的冲击。
目前，国内外用于风速预测的方法主要有持续预测法、卡尔曼滤波法、时间序列分析法和神经网络方法。以上预测方法大多都针对原始风速序列，存在着风速预测精度低，平均相对预测误差通常达到20%。发明内容
本发明的目的在于克服现有风速预测技术上的缺陷，提出一种准确、可靠，应用价值高的基于局域均值分解和多核最小二乘支持向量机的短期风速预测方法。
本发明的目的是由以下技术方案来实现的一种风电场风速时间序列预测方法， 其特征在于，它包括下述步骤
(1)利用风速采集仪器每隔一小时记录一次同一地区的风速数据，整理采集的原始风速数据，形成风速时间序列用于分析预测；
(2)运用局域均值分解算法对风速时间序列进行多尺度分解，分解得到多个PF分量，
局域均值分解算法步骤如下
(a)找出原始信号x(t)所有的局部极值点Iii,求出所有相邻的局部极值点的平均值
权利要求
1. 一种风电场风速时间序列预测方法，其特征在于，它包括下述步骤(1)利用风速采集仪器每隔一小时记录一次同一地区的风速数据，整理采集的原始风速数据，形成风速时间序列用于分析预测；(2)运用局域均值分解算法对风速时间序列进行多尺度分解，分解得到多个PF分量， 局域均值分解算法步骤如下(a)找出原始信号x(t)所有的局部极值点η”求出所有相邻的局部极值点的平均值m. = n'+nM(1)! 2将所有相邻的平均值点Hli用直线连接起来，然后用滑动平均法进行平滑处理，得到局部均值函数Hl11 (t)；(b)求出包络估计值(2)2将所有相邻的平均值点％用直线连接起来，然后用滑动平均法进行平滑处理，得到包络估计函数an(t)；(c)将局部均值函数mn(t)从原始信号x(t)中分离出来，得到 hn(t) = x(t)-mn(t) (3)(d)用hn(t)除以包络估计函数an(t)以对hn(t)进行解调，得到 S11 (t) = hn(t)/an(t) (4)对sn(t)重复上述步骤便能得到S11 (t)的包络估计函数 2(0，假如a12(t)不等于1， 说明S11 (t)不是一个纯调频信号，需要重复上述迭代过程η次，直至sln(t)为一个纯调频信号，也就是sln(t)的包络估计函数 (n+1)(t) = 1，所以有 'hll(t) = x(t)-mu(t)Kit) = sIiit)-mIiit)M⑴Kit) = sKn-Dit)-mInit)式中Suit) = hIlit) laIlit)< M⑷W) = WW)迭代终止条件为Iimaln (0 = 1(7) —CO为了减少迭代次数，降低运算时间，设置一个变量Δ = IO-4,使得当满足 1-Δ彡aln(t)彡1+Δ时，终止迭代；(e)将迭代过程中所产生的全部包络估计函数相乘，得到包络信号瞬时幅值函数η ι(0 = π(0 ι2(0Λ aln(t) = Y\alq(t)(8)9=1(f)将包络信号 (t)和纯调频信号Sln(t)相乘得它为信号的第一个？？分量，包含了原始信号的最高频率成分，是一个单分量的调 幅、调频信号，瞬时频率则由调频信号 。^求出彻 从原始信号X⑴中将第一个？？分量？ 力)分离出来，得到剩余信号…⑴，由于 剩余信号中还包含有较多的频率成分，因此将作为原始数据重复以上步骤对其 进行分解，得到第二个？？分量，重复这个过程直到4为一个单调函数为止，得到一定数量 的？？分量
2.根据权利要求1所述的一种风电场风速时间序列预测方法，其特征在于所述原始 风速数据中相邻两个风速数据点之间的采集间隔为15 6001！！。
3.根据权利要求1所述的一种风电场风速时间序列预测方法，其特征在于所述步骤 ^中，所述各个？？分量(！)^ 1，2，人，10的延迟时间使用自相关法获得，所述各个？？分 量的嵌入维数使用假近邻法获得，自相关法计算延迟时间I的方法为按照式(化)计算各 ？ ,分量跨度为」I的自相关函数V」0
4.根据权利要求1所述的一种风电场风速时间序列预测方法，其特征在于所述步骤 (4)中，所述的多核最小二乘支持向量机回归模型中的多核核函数，表示为K =入 Apoly+ 入 2Κ-+ λ 3Kexp式中，κ为多核函数，Kploy为多项式核函数，Kpoly = (XiXj)+c)Skebf为径向基函数，
全文摘要
本发明是一种风电场风速时间序列预测方法，其特点是，包括的步骤有利用风速采集仪器每隔一小时记录一次同一地区的风速数据，整理采集的原始风速数据形成风速时间序列用于分析预测；运用快速独立分量分析算法对风速时间序列进行多尺度分解，分解得到多个独立分量；通过对各个独立分量的延迟时间和嵌入维数的计算，运用相空间重构理论对各个独立分量进行相空间重构；利用最小二乘支持向量机回归模型对相空间重构后的各个独立分量进行建模预测；将预测结果进行叠加得到最终的风速时间序列的预测结果。具有风速时间序列预测科学合理，准确、可靠和适用性强等优点。
文档编号G06F19/00GK102542167SQ20111045903
公开日2012年7月4日 申请日期2011年12月31日 优先权日2011年12月31日
发明者周云龙, 姚海涛, 孙斌, 李洪伟 申请人:东北电力大学