一种电网调峰能力限值的风电功率预测指标评价方法及装置与流程

本发明涉及风电技术领域，尤其涉及一种电网调峰能力限值的风电功率预测指标评价方法及装置。

背景技术：

随着风电在电网中的比重不断增大，风电的波动性和间歇性为电力系统的安全和稳定带来了严峻的挑战，对风电功率的合理预测，能够辅助电力系统的调度人员制定周密的调度计划，提前调整风电所占比例，风电功率预测模块是风电能源调度系统中的重要组成部分，风电功率预测是否准确，是整个系统运行正确和稳定的重要因素，对风电功率预测的合理评价，既能够反映其算法准确率，进而帮助算法设计师提高预测算法水平，又能够帮助调度员掌握当前预测系统的情况，在制定调度计划时进行合理的调整，具有重要的实用价值，当前对预测系统的评价主要包括：准确率、均方根误差、相关系数等指标，这种评价方法的时间粒度局限在一天，未能精细到每日峰平谷时段，未能从调峰能力的实际运行角度考察预测的准确性，这样会使得预测发生误差。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是：目前采用的技术无法长时间使用，时间局限强，另外，不能精细到每日峰平谷时段，不能从调峰能力的实际运行角度考察预测的准确性。

为解决上面的技术问题，本发明提供了一种电网调峰能力限值的风电功率预测指标评价方法，该方法包括如下步骤：

S1,读取预测风电计算时所需的参数；

S1,读取风电有功功率的实际数据、预测数据和调峰能力上下限数据；

S2,对S1中的实际数据、预测数据和调峰能力上下限数据进行归一化处理；

S3，根据S2中归一化后的数据计算越限准确率和预测电量误差；

S4，根据S2中归一化后的数据计算加权平均准确率。

进一步地，所述S1中还包括：读取预测风电计算时所需的参数，所述参数包括：风电场的装机容量、计算加权准确率时的多个权重值。

进一步地，所述S1中还包括：

S11，读取实际的风电功率数据序列；

S12，读取预测的风电功率数据序列；

S13，读取调峰能力上限功率数据序列；

S14，读取调峰能力下限功率数据序列。

进一步地，所述S2中包括：

S21，将S11中的实际风电功率数据序列归一化；

S22，将S12中的预测风电功率数据序列归一化；

S23，将S13中的调峰能力上限功率数据序列归一化；

S24，将S14中的调峰能力下限功率数据序列归一化。

进一步地，所述S3中包括：

S31，初始化越限功率误差变量,并且令越限数据点的总数N＝0，预测电量误差Dev＝0；

S32，遍历S2中归一化后的实际数据、预测数据和调峰能力上下限数据功率序列，对每个功率点，找到与该功率点对应的调峰能力上限功率点和调峰能力下限功率点，进行S33；

S33，对于S32中的每个功率点，若该功率点大于或等于调峰能力下限功率点，同时该功率点小于或等于调峰能力上限功率点，则返回S32；否则进行S34；

S34，根据S32中的每个功率点以及该功率点对应的调峰能力上限功率点和调峰能力下限功率点，累计计算越限功率误差变量，并将计数总数N加1；

S35，根据S32中的每个功率点以及该功率点对应的调峰能力上限功率点和调峰能力下限功率点，累计计算预测电量误差Dev；

S36，若遍历结束，则执行S37；否则返回执行S32继续遍历；

S37，根据S34中累计计算越限功率误差变量来计算越限准确率。

进一步地，所述S4中包括：

S41，初始化加权误差率变量,并且令总权重值NWT＝0；

S42，遍历S2中归一化后的实际数据、预测数据和调峰能力上下限数据功率序列，对每个功率点，找到与该功率点对应的调峰能力上限功率点和调峰能力下限功率点；

S43，根据S42中的每个功率点以及与该功率点对应的调峰能力上限功率点和调峰能力下限功率点，在S1所述参数中找到与该功率点对应的权重；

S44，根据S43中的权重累计计算加权误差率变量；

S45，根据S43中的权重累计计算总权重值NWT；

S46，若遍历结束，则根据S44累计的加权误差率变量和S45累计的总权重值计算最终加权准确率；否则返回执行S42，继续遍历。

本发明的有益效果：在峰平谷的不同时段，结合电网调峰能力限值，评价风电功率预测结果的准确性，既能够在更多角度反映其算法准确性，进而帮助算法设计师提高预测算法水平，又能够帮助调度员掌握当前预测装置的情况，在制定调度计划时能够结合峰平谷时段和电网调峰能力进行合理的调整，具有很强的实用价值。

本发明还涉及一种电网调峰能力限值的风电功率预测指标评价装置，该装置包括：数据读取模块、数据处理模块、越限准确率计算模块和加权准确率计算模块；

所述数据读取模块，用于获取预测风电评价所需参数以及读取风电有功功率实际数据、预测数据和调峰能力上下限数据；

所述数据处理模块，用于将风电有功功率的实际数据、预测数据和调峰能力上下限数据归一化；

所述越限准确率计算模块，用于根据数据处理模块归一化后的数据计算越限准确率和预测电量误差；

所述加权准确率计算模块，用于根据数据处理模块归一化后的数据采用误差加权平均算法，计算加权平均准确率。

进一步地，所述越限准确率计算模块，用于根据数据处理模块归一化后的数据中超出调峰能力上限或下限的时段，计算预测准确率和预测电量误差。

进一步地，所述加权准确率计算模块，用于根据数据处理模块归一化后的数据采用误差加权平均算法，对超出调峰能力上限或下限的时段按峰、平、谷不同时段进行计算加权平均准确率。

本发明的有益效果：在峰平谷的不同时段，结合电网调峰能力限值，评价风电功率预测结果的准确性，既能够在更多角度反映其算法准确性，进而帮助算法设计师提高预测算法水平，又能够帮助调度员掌握当前预测装置的情况，在制定调度计划时能够结合峰平谷时段和电网调峰能力进行合理的调整，具有很强的实用价值。

附图说明

图1为本发明的一种电网调峰能力限值的风电功率预测指标评价方法流程图。

图2为本发明的一种电网调峰能力限值的风电功率预测指标评价装置示意图；

图3为本发明的归一化数据处理流程图；

图4为本发明的计算越限准确率和预测电量误差流程图；

图5为本发明的计算加权平均准确率流程图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。

如图1所示，一种电网调峰能力限值的风电功率预测指标评价方法，该检测方法包括如下步骤：

S1,读取风电有功功率的实际数据、预测数据和调峰能力上下限数据其中包括：读取预测风电计算时所需的参数，所述参数包括：风电场的装机容量、计算加权准确率时的多个权重值以及还包括；

S11，读取实际的风电功率数据序列；

S12，读取预测的风电功率数据序列；

S13，读取调峰能力上限功率数据序列；

S14，读取调峰能力下限功率数据序列。

S2,对S1中的实际数据、预测数据和调峰能力上下限数据进行归一化处理，其中具体为S21，将S11中的实际风电功率数据序列归一化；

S22，将S12中的预测风电功率数据序列归一化；

S23，将S13中的调峰能力上限功率数据序列归一化；

S24，将S14中的调峰能力下限功率数据序列归一化。

S3，根据S2中归一化后的数据计算越限准确率和预测电量误差，其中的步骤具体为：

S31，初始化越限功率误差变量,并且令越限数据点的总数N＝0，预测电量误差Dev＝0；

S32，遍历S2中归一化后的实际数据、预测数据和调峰能力上下限数据功率序列，对每个功率点，找到与该功率点对应的调峰能力上限功率点和调峰能力下限功率点，进行S33；

S33，对于S32中的每个功率点，若该功率点大于或等于调峰能力下限功率点，同时该功率点小于或等于调峰能力上限功率点，则返回S32；否则进行S34；

S34，根据S32中的每个功率点以及该功率点对应的调峰能力上限功率点和调峰能力下限功率点，累计计算越限功率误差变量，并将计数总数N加1；

S35，根据S32中的每个功率点以及该功率点对应的调峰能力上限功率点和调峰能力下限功率点，累计计算预测电量误差Dev；

S36，若遍历结束，则执行S37；否则返回执行S32继续遍历；

S37，根据S34中累计计算越限功率误差变量来计算越限准确率。

S4，根据S2中归一化后的数据计算加权平均准确率，其中的具体步骤包括：

S41，初始化加权误差率变量,并且令总权重值NWT＝0；

S42，遍历S2中归一化后的实际数据、预测数据和调峰能力上下限数据功率序列，对每个功率点，找到与该功率点对应的调峰能力上限功率点和调峰能力下限功率点；

S43，根据S42中的每个功率点以及与该功率点对应的调峰能力上限功率点和调峰能力下限功率点，在S1所述参数中找到与该功率点对应的权重；

S44，根据S43中的权重累计计算加权误差率变量；

S45，根据S43中的权重累计计算总权重值NWT；

S46，若遍历结束，则根据S44累计的加权误差率变量和S45累计的总权重值计算最终加权准确率；否则返回执行S42，继续遍历。

如图2所示，一种电网调峰能力限值的风电功率预测指标评价装置，该装置包括：数据读取模块、数据处理模块、越限准确率计算模块和加权准确率计算模块；

所述数据读取模块，用于获取预测风电评价所需参数以及读取风电有功功率实际数据、预测数据和调峰能力上下限数据；

所述数据处理模块，用于将风电有功功率的实际数据、预测数据和调峰能力上下限数据归一化；

所述越限准确率计算模块，用于根据数据处理模块归一化后的数据中超出调峰能力上限或下限的时段，计算预测准确率和预测电量误差。

所述加权准确率计算模块，用于根据数据处理模块归一化后的数据采用误差加权平均算法，对超出调峰能力上限或下限的时段按峰、平、谷不同时段进行计算加权平均准确率。

具体实施例

一种电网调峰能力限值的风电功率预测指标评价，该检测方法包括如下步骤：

S1,读取预测风电计算时所需的参数，计算参数包括风电场的装机容量，计算加权准确率时的若干权重值。权重值的设置分三个维度，第一个维度以电网运行峰、平、谷段为时间划分，第二个维度以实际值越上限、不越限、越下限划分，第三个维度以预测值越上限、不越限、越下限划分，共2*2*2＝17种情况，每种情况对应不同的权重值，可由经验丰富的调度人员提前设置；

S2,读取风电有功功率的实际数据、预测数据和调峰能力上下限数据，其中具体步骤如下：

S21，读取实际的风电功率数值序列{(T₀,P₀),(T₁,P₁),...,(T_n,P_n)},式中T_i(0≤i≤n)是第i个点的时间，单位为秒，P_i(0≤i≤n)是第i个点的实际功率；

S22，读取预测的风电功率数值序列{(T₀,Q₀),(T₁,Q₁),...,(T_n,Q_n)},式中T_i(0≤i≤n)是第i个点的时间，单位为秒，Q_i(0≤i≤n)是第i个点的预测功率；

S23，读取调峰能力上限功率数值序列{(T₀,A₀),(T₁,A₁),...,(T_n,A_n)},式中T_i(0≤i≤n)是第i个点的时间，单位为秒，A_i(0≤i≤n)是第i个点的调峰能力上限功率；

S24，读取调峰能力下限功率数值序列{(T₀,B₀),(T₁,B₁),...,(T_n,B_n)},式中T_i(0≤i≤n)是第i个点的时间，单位为秒，B_i(0≤i≤n)是第i个点的调峰能力下限功率。

如图3所示，S3,对S2中的实际数据、预测数据和调峰能力上下限数据进行归一化处理，其具体的步骤如下：

S31，将实际功率序列归一化，计算公式为：

P_i'＝P_i/P_Cap

式中，P_i'为归一化后的实际功率、P_i为第i点的实际功率、P_Cap为风电场装机容量；

S32，将预测功率序列归一化，计算公式为：

Q_i'＝Q_i/P_Cap

式中，Q_i'为归一化后的预测功率、Q_i为第i点的预测功率、P_Cap为风电场装机容量；

S33，将调峰能力上限功率序列归一化，计算公式为：

A_i'＝A_i/P_Cap

式中，A_i'为归一化后的调峰能力上限功率、A_i为第i点的调峰能力上限功率、P_Cap为风电场装机容量；

S34，将调峰能力下限功率序列归一化，计算公式为：

B_i'＝B_i/P_Cap

式中，B_i'为归一化后的调峰能力下限功率、B_i为第i点的调峰能力下限功率、P_Cap为风电场装机容量。

如图4所示，S4，根据S3中归一化后的数据计算越限准确率和预测电量误差，其中具体的步骤如下：

S41，初始化准确率变量accuracy＝0,计算总数N＝0，预测误差Dev＝0；

S42，遍历S3中归一化后的实际数据、预测数据和调峰能力上下限数据功率序列，对每个功率点(T_i,Q_i')，找到其对应的调峰能力上限功率点(T_i,A_i')和调峰能力下限功率点(T_i,B_i')，进行S42；

S43，如果B_i'≤Q_i'≤A_i'，则返回S41；否则进行S44；

S44，累计计算准确率变量，并将计数总数N加1。准确率变量计算公式为：

accuracy＝accuracy+(P_i'-Q_i')*(P_i'-Q_i')

S45，累计计算预测误差，计算公式为：

Dev＝Dev+P_i'-Q_i'

S46，若遍历未结束，则返回S42继续遍历；否则转到S46；

S47，计算越限准确率，计算公式如下：

如图5所示，S5，根据S3中归一化后的数据计算加权平均准确率，其具体的步骤如下：S51，初始化加权准确率变量wt_accuracy＝0,总权重值NWT＝0；

S52，遍历S3中归一化后的实际数据、预测数据和调峰能力上下限数据功率序列，对每个功率点(T_i,Q_i')，找到其对应的调峰能力上限功率点(T_i,A_i')和调峰能力下限功率点(T_i,B_i')，转到S53；

S53，根据(T_i,Q_i')、(T_i,A_i')和(T_i,B_i')，在S1所述参数中找到其对应的权重W_i；

S54，累计计算加权准确率变量，计算公式为：

wt_accuracy＝wt_accuracy+W_i*(P_i'-Q_i')*(P_i'-Q_i')

S55，累计计算总权重值，计算公式为：

NWT＝NWT+W_i

S56，若遍历未结束，则跳到S52，继续遍历；否则计算最终加权准确率，计算公式为：

如图2所示，一种电网调峰能力限值的风电功率预测指标评价装置，该装置包括：数据读取模块、数据处理模块、越限准确率计算模块和加权准确率计算模块；

所述数据读取模块，用于获取预测风电评价所需参数以及读取风电有功功率实际数据、预测数据和调峰能力上下限数据；

所述数据处理模块，用于将风电有功功率的实际数据、预测数据和调峰能力上下限数据归一化；

所述越限准确率计算模块，其用于根据风电功率预测结果中超出调峰能力上限或下限的时段计算预测准确率和预测电量误差；

所述加权准确率计算模块，其用于根据风电功率预测结果采用误差加权平均算法，对超出调峰能力上限或下限的时段按峰、平、谷不同时段给予不同的惩罚权重，计算加权平均准确率。

在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。