CN106529718A - 一种非径流式小水电短期功率加权预测方法 - Google Patents

一种非径流式小水电短期功率加权预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种非径流式小水电短期功率加权预测方法，它包括：采集地区非径流式小水电的数据信息；计算第j时刻，第i个非径流式小水电第一短期功率预测值；计算地区非径流式小水电的第j时刻第一短期功率预测值；在第j时刻，根据第i个径流式非径流式小水电的历史数据、气象数据和地区电网的峰谷电价，利用支持向量机计算得到地区非径流式小水电的第二短期功率预测值；确定权重系数；计算预测日第j时刻,地区非径流式小水电短期功率预测值Pnrj；解决了现有技术中对非径流式小水电短期功率预测采用直接预测方法为主，存在的需要依赖运行人员主观经验、知识以及其他综合判断能力，预测误差较大等技术问题。

Description

一种非径流式小水电短期功率加权预测方法
技术领域
本发明属于小水电功率预测技术领域，尤其涉及一种非径流式小水电短期功率加权预测方法。
背景技术
随着环境污染和能源短缺问题的日益严重，小水电作为清洁绿色的可再生替代能源，不同于大中型水电，主要分布在地理位置偏远的山区，是农村地区重要的电源组成部分，具有分散开发、就地成网、就地供电、建设和发电成本低、建设周期短、回报收益快等优点，具有不可替代的优势因此在国家和地方政策的支持下发展迅速，很好的解决了部分地区的缺电局面。与此同时，小水电的发展也带来一些问题，小水电分为径流式小水电和非径流式小水电，非径流式小水电站，其在系统中的比重较小，而水库又具有一定的调节性能，能够参与地区负荷调峰工作，但其调节性能较差，丰水期在小水电密集地区随着水流量的增加，极易与大中型水电发生冲突，冲击电网主网，如果调度不掌握小水电的发电信息，对电网安全稳定运行以及电网调度等带来的不良影响将会越发显著。
因此，需要对非径流式小水电进行短期功率预测。目前常用的非径流式小水电短期功率预测数据主要以直接预测方法为主，预测值主要是依据已有的各种影响因素数据、历史发电能力数据、小水电站的中长期发电计划和地区电网的峰谷电价机制等因素，进行非径流式小水电短期功率直接预测，该方法以定性分析为主并结合定量分析，其优点是简便易行，直接可靠，能够在信息数据不充分和有些因素难以量化的情况下作出预测，但其依赖于运行人员主观经验、知识以及其他综合判断能力，预测误差较大。
发明内容：
本发明要解决的技术问题：提供一种非径流式小水电短期功率加权预测方法，以解决现有技术中对非径流式小水电短期功率预测采用直接预测方法为主，存在的需要依赖运行人员主观经验、知识以及其他综合判断能力，预测误差较大等技术问题。
本发明技术方案：
一种非径流式小水电短期功率加权预测方法，它包括：
步骤1、采集地区非径流式小水电的数据信息，所述数据信息包括非径流式小水电的历史数据信息和地理位置数据信息；
步骤2、根据第j时刻第i个非径流式小水电的历史数据和气象数据计算出第j时刻，第i个非径流式小水电第一短期功率预测值Pnr1ij；
步骤3、计算地区非径流式小水电的第j时刻第一短期功率预测值Pnr1j；
步骤4、在第j时刻，根据第i个径流式非径流式小水电的历史数据、气象数据和地区电网的峰谷电价，利用支持向量机计算得到地区非径流式小水电的第二短期功率预测值Pnr2j；
步骤5、确定Pnr1j和Pnr2j的权重系数wnr1、wnr2，计算预测日第j时刻,地区非径流式小水电短期功率预测值Pnrj。
步骤6、计算预测日前ξnr天的历史出力数据与预测数据的误差εnr，如果连续ξnr天误差εnr均大于设定的非径流式小水电短期功率预测精度阈值enr，则重新进行步骤5；小于或等于则输出非径流式小水电短期功率预测值Pnrj。
步骤1所述的非径流式小水电的历史数据信息包括气象数据、出力数据、出库水量、开停机数据和非径流式小水电的中长期发电计划和地区电网的峰谷电价数据；所述气象数据包括非径流式小水电所在区域的温度、气压、湿度、风向、风速和降雨量；所述地理位置数据信息包括非径流式小水电以及上游带库容水电的所属流域信息及地理位置信息。
步骤2所述第j时刻，第i个非径流式小水电第一短期功率预测值Pnr1ij的计算公式为：
Pnr1ij＝ki·Qnrij·Hij式中：ki为第i个非径流式小水电的出力系数，Hij为第j时刻第i个非径流式小水电的水头；Qnrij为第j时刻第i个非径流式小水电的水流量。
步骤3所述地区非径流式小水电的第j时刻第一短期功率预测值Pnr1j的计算公式为：
式中：n为地区非径流式小水电的数量。
步骤4所述的地区非径流式小水电的第二短期功率预测值Pnr2j的计算方法包括：
步骤4.1、给定支持向量机功率预测模型的输入向量并进行归一化处理；根据非径流式小水电所在区域的气象数据：温度Tnr、气压Pnr、湿度Hnr、风向Wdnr、风速Wnrs和降雨量Qnr1、地区电网的峰谷电价Cnr，形成支持向量机功率预测模型的输入向量Ynr:
Ynr＝[Tnr、Pnr、Hnr、Wdnr、Wsnr、Qnr1、Cnr]；
输入向量Ynr进行归一化处理，其公式为：
式中：Y'nrij为第j时刻，第i个非径流式小水电归一化处理后的输入向量；Ynrij为第j时刻第i个非径流式小水电归一化处理前的输入向量；max(Ynri)和min(Ynri)分别表示第i个非径流式小水电归一化处理前的输入向量的最大值和最小值；
步骤4.2、选取预测日前δnr天Y'nrij数据作为训练样本，利用支持向量机进行训练，获得训练后的支持向量机功率预测模型；
步骤4.3、将预测日第j时刻，第i个非径流式小水电所在区域的温度Tnrij、气压Pnrij、湿度Hnrij、风向Wdnrij、风速Wsnrij、降雨量Qnr1ij和地区电网的峰谷电价Cnrij作为输入层，输入到训练后的支持向量机功率预测模型中，输出层数据为预测日第j时刻第i个非径流式小水电第二短期功率预测值pnr2ij；
步骤4.4、计算地区非径流式小水电第j时刻第二短期功率预测值Pnr2j，其公式为：
步骤5所述的确定地区非径流式小水电的第j时刻第一短期功率预测值Pnr1j和地区非径流式小水电第j时刻第二短期功率预测值Pnr2j的权重系数wnr1和wnr2的方法包括：
步骤5.1、获取预测日前θnr天的历史气象数据和历史出力数据；
步骤5.2、利用步骤3、步骤4分别计算第一短期功率预测值Pnr1(1)j...Pnr1(θnr)j和第一短期功率预测值Pnr2(1)j...Pnr2j(θnr)j；
步骤5.3、获取实际功率值为Pnr1...Pnrθnr；
步骤5.4、以预测功率值与实际功率值的误差绝对值为评价指标，用熵权法确定权重系数wnr1、wnr2。
计算预测日第j时刻地区非径流式小水电短期功率预测值Pnrj的公式为：
Pnrj＝wnr1×Pnr1j+wnr2×Pnr2j。
本发明有益效果：
本发明在现有非径流式小水电短期功率直接预测方法基础上，增加采用考虑多元信息的支持向量机功率预测模型进行短期功率预测，利用熵权法求取两种方法功率预测值的权重系数，并跟踪连续运行日内的预测误差及时对权重系数进行修正，从而更好地克服各个单一预测方法自身的局限性，充分融合信息，具有较强的客观性，有效地减少预测误差、提高预测精度；解决了现有技术中对非径流式小水电短期功率预测采用直接预测方法为主，存在的需要依赖运行人员主观经验、知识以及其他综合判断能力，预测误差较大等技术问题。
具体实施方式：
一种非径流式小水电短期功率加权预测方法，它包括：
步骤1、采集地区非径流式小水电的数据信息，所述数据信息包括非径流式小水电的历史数据信息和地理位置数据信息；
步骤1所述的非径流式小水电的历史数据信息包括气象数据、出力数据、出库水量、开停机数据和非径流式小水电的中长期发电计划和地区电网的峰谷电价数据；所述气象数据包括非径流式小水电所在区域的温度、气压、湿度、风向、风速和降雨量；所述地理位置数据信息包括非径流式小水电以及上游带库容水电的所属流域信息及地理位置信息。
其中，设地区非径流式小水电数量为n个，短期功率预测值为每15分钟1个，每日24小时共96个。记Xij为第i个非径流式小水电第j个时刻的有关数据，0≤i≤n，0≤j≤96。
步骤2、根据第j时刻第i个非径流式小水电的历史数据和气象数据计算出第j时刻，第i个非径流式小水电第一短期功率预测值Pnr1ij；
Pnr1ij＝ki·Qnrij·Hij式中：ki为第i个非径流式小水电的出力系数，Hij为第j时刻第i个非径流式小水电的水头；Qnrij为第j时刻第i个非径流式小水电的水流量。
j时刻第i个非径流式小水电的水流量Qnrij的计算公式为：
Qnrij＝Qnr2ij-(±ΔQnr3ij)-Qnr4ij
式中：Qnr2ij表示第j时刻第i个非径流式小水电的入库水流量；±ΔQnr3ij表示第j时刻第i个非径流式小水电的水库蓄放水流量，其中蓄水时为“+”，放水时为“‐”；
Qnr4ij表示第j时刻第i个非径流式小水电的损失水流量。
Qnr4ij＝Qnr41ij+Qnr42ij
Qnr41ij表示第j时刻第i个非径流式小水电的绕坝渗流等各种渗漏水流量。
Qnr42ij表示第j时刻第i个非径流式小水电的蒸发水流量。
计算第j时刻第i个非径流式小水电的水头Hij：
公式为：Hij＝Z1ij-Z2ij
其中，Z1ij表示第j时刻第i个非径流式小水电的坝前水位；
Z2ij表示第j时刻第i个非径流式小水电的坝尾水位。
步骤3、计算地区非径流式小水电的第j时刻第一短期功率预测值Pnr1j；
步骤3所述地区非径流式小水电的第j时刻第一短期功率预测值Pnr1j的计算公式为：
式中：n为地区非径流式小水电的数量。
步骤4、在第j时刻，根据第i个径流式非径流式小水电的历史数据、气象数据和地区电网的峰谷电价，利用支持向量机计算得到地区非径流式小水电的第二短期功率预测值Pnr2j；
步骤4所述的地区非径流式小水电的第二短期功率预测值Pnr2j的计算方法包括：
步骤4.1、给定支持向量机功率预测模型的输入向量并进行归一化处理；根据非径流式小水电所在区域的气象数据：温度Tnr、气压Pnr、湿度Hnr、风向Wdnr、风速Wnrs和降雨量Qnr1、地区电网的峰谷电价Cnr，形成支持向量机功率预测模型的输入向量Ynr:
Ynr＝[Tnr、Pnr、Hnr、Wdnr、Wsnr、Qnr1、Cnr]；
输入向量Ynr进行归一化处理，其公式为：
式中：Y'nrij为第j时刻，第i个非径流式小水电归一化处理后的输入向量；Ynrij为第j时刻第i个非径流式小水电归一化处理前的输入向量；max(Ynri)和min(Ynri)分别表示第i个非径流式小水电归一化处理前的输入向量的最大值和最小值；
步骤4.2、选取预测日前δnr天的Y'nrij数据作为训练样本，利用支持向量机进行训练，获得训练后的支持向量机功率预测模型；
步骤4.3、将预测日第j时刻，第i个非径流式小水电所在区域的温度Tnrij、气压Pnrij、湿度Hnrij、风向Wdnrij、风速Wsnrij、降雨量Qnr1ij和地区电网的峰谷电价Cnrij作为输入层，输入到训练后的支持向量机功率预测模型中，输出层数据为预测日第j时刻第i个非径流式小水电第二短期功率预测值pnr2ij；
步骤4.4、计算地区非径流式小水电第j时刻第二短期功率预测值Pnr2j，其公式为：
步骤5、确定Pnr1j和Pnr2j的权重系数wnr1、wnr2，计算预测日第j时刻,地区非径流式小水电短期功率预测值Pnrj。
步骤5所述的确定地区非径流式小水电的第j时刻第一短期功率预测值Pnr1j和地区非径流式小水电第j时刻第二短期功率预测值Pnr2j的权重系数wnr1和wnr2的方法包括：
步骤5.1、获取预测日前θnr天的历史气象数据和历史出力数据；
步骤5.2、利用步骤3、步骤4分别计算第一短期功率预测值Pnr1(1)j...Pnr1(θnr)j和第一短期功率预测值Pnr2(1)j...Pnr2j(θnr)j；
步骤5.3、获取实际功率值为Pnr1...Pnrθnr；
步骤5.4、以预测功率值与实际功率值的误差绝对值为评价指标，用熵权法确定权重系数wnr1、wnr2。
计算预测日第j时刻地区非径流式小水电短期功率预测值Pnrj的公式为：
Pnrj＝wnr1×Pnr1j+wnr2×Pnr2j。
所述的非径流式小水电短期功率加权预测方法，它还包括：
步骤6、计算预测日前ξnr天的历史出力数据与预测数据的误差εnr，如果连续ξnr天误差εnr均大于设定的非径流式小水电短期功率预测精度阈值enr，则重新进行步骤5；小于或等于则输出非径流式小水电短期功率预测值Pnrj。

Claims (8)

1.一种非径流式小水电短期功率加权预测方法，它包括：
步骤1、采集地区非径流式小水电的数据信息，所述数据信息包括非径流式小水电的历史数据信息和地理位置数据信息；
步骤2、根据第j时刻第i个非径流式小水电的历史数据和气象数据计算出第j时刻，第i个非径流式小水电第一短期功率预测值Pnr1ij；
步骤3、计算地区非径流式小水电的第j时刻第一短期功率预测值Pnr1j；
步骤4、在第j时刻，根据第i个径流式非径流式小水电的历史数据、气象数据和地区电网的峰谷电价，利用支持向量机计算得到地区非径流式小水电的第二短期功率预测值Pnr2j；
步骤5、确定Pnr1j和Pnr2j的权重系数wnr1、wnr2，计算预测日第j时刻,地区非径流式小水电短期功率预测值Pnrj。
2.根据权利要求1所述的非径流式小水电短期功率加权预测方法，
其特征在于：它还包括：
步骤6、计算预测日前ξnr天的历史出力数据与预测数据的误差εnr，如果连续ξnr天误差εnr均大于设定的非径流式小水电短期功率预测精度阈值enr，则重新进行步骤5；小于或等于则输出非径流式小水电短期功率预测值Pnrj。
3.根据权利要求1所述的非径流式小水电短期功率加权预测方法，其特征在于：步骤1所述的非径流式小水电的历史数据信息包括气象数据、出力数据、出库水量、开停机数据和非径流式小水电的中长期发电计划和地区电网的峰谷电价数据；所述气象数据包括非径流式小水电所在区域的温度、气压、湿度、风向、风速和降雨量；所述地理位置数据信息包括非径流式小水电以及上游带库容水电的所属流域信息及地理位置信息。
4.根据权利要求1所述的非径流式小水电短期功率加权预测方法，其特征在于：步骤2所述第j时刻，第i个非径流式小水电第一短期功率预测值Pnr1ij的计算公式为：
Pnr1ij＝ki·Qnrij·Hij式中：ki为第i个非径流式小水电的出力系数，Hij为第j时刻第i个非径流式小水电的水头；Qnrij为第j时刻第i个非径流式小水电的水流量。
5.根据权利要求1所述的非径流式小水电短期功率加权预测方法，其特征在于：步骤3所述地区非径流式小水电的第j时刻第一短期功率预测值Pnr1j的计算公式为：
式中：n为地区非径流式小水电的数量。
6.根据权利要求1所述的非径流式小水电短期功率加权预测方法，其特征在于：步骤4所述的地区非径流式小水电的第二短期功率预测值Pnr2j的计算方法包括：
步骤4.1、给定支持向量机功率预测模型的输入向量并进行归一化处理；根据非径流式小水电所在区域的气象数据：温度Tnr、气压Pnr、湿度Hnr、风向Wdnr、风速Wnrs和降雨量Qnr1、地区电网的峰谷电价Cnr，形成支持向量机功率预测模型的输入向量Ynr:
Ynr＝[Tnr、Pnr、Hnr、Wdnr、Wsnr、Qnr1、Cnr]；
输入向量Ynr进行归一化处理，其公式为：
式中：Y'nrij为第j时刻，第i个非径流式小水电归一化处理后的输入向量；Ynrij为第j时刻第i个非径流式小水电归一化处理前的输入向量；max(Ynri)和min(Ynri)分别表示第i个非径流式小水电归一化处理前的输入向量的最大值和最小值；
步骤4.2、选取预测日前δnr天Y'nrij数据作为训练样本，利用支持向量机进行训练，获得训练后的支持向量机功率预测模型；
步骤4.3、将预测日第j时刻，第i个非径流式小水电所在区域的温度Tnrij、气压Pnrij、湿度Hnrij、风向Wdnrij、风速Wsnrij、降雨量Qnr1ij和地区电网的峰谷电价Cnrij作为输入层，输入到训练后的支持向量机功率预测模型中，输出层数据为预测日第j时刻第i个非径流式小水电第二短期功率预测值pnr2ij；
步骤4.4、计算地区非径流式小水电第j时刻第二短期功率预测值Pnr2j，其公式为：
7.根据权利要求1所述的非径流式小水电短期功率加权预测方法，其特征在于：步骤5所述的确定Pnr1j和Pnr2j的权重系数wnr1和wnr2的方法包括：
步骤5.1、获取预测日前θnr天的历史气象数据和历史出力数据；
步骤5.2、利用步骤3、步骤4分别计算第一短期功率预测值Pnr1(1)j...Pnr1(θnr)j和第一短期功率预测值Pnr2(1)j...Pnr2j(θnr)j；
步骤5.3、获取实际功率值为Pnr1...Pnrθnr；
步骤5.4、以预测功率值与实际功率值的误差绝对值为评价指标，用熵权法确定权重系数wnr1、wnr2。
8.根据权利要求1所述的非径流式小水电短期功率加权预测方法，其特征在于：计算预测日第j时刻地区非径流式小水电短期功率预测值Pnrj的公式为：
Pnrj＝wnr1×Pnr1j+wnr2×Pnr2j。
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