CN107885968B - 基于周期叠加外推的风电场年平均风速预测方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了基于周期叠加外推的风电场年平均风速预测方法，主要包括提取数据、气候修正、线性趋势分析、消除线性趋势影响、提取风速主要周期、周期叠加外推、周期分量与趋势分量相结合等步骤，该方法主要通过小波分析对风电场历年平均风速进行小波变换计算，提取主要周期，再利用主要周期叠加外推，从而获得相关性较好，平均偏差值较低的结果。本发明还公开了基于周期叠加外推的风电场年平均风速预测系统。本发明的预测方法及系统更加科学准确，其预测结果可为风电场投资决策和运营管理提供更科学、有效的依据。

Description

基于周期叠加外推的风电场年平均风速预测方法及系统
技术领域
本发明涉及风力发电技术领域，特别是涉及基于周期叠加外推的风电场年平均风速预测方法及系统。
背景技术
风能是一种清洁的可再生能源，发展风力发电成为改善能源结构和保护生态环境的一种有效措施。但是风能属于过程性能源，具有随机性、间歇性和不稳定性的特点。因此，风电无法对利用小时数进行控制，年发电量完全依靠风速的变化而调节，这使得风电场前期投资决策分析及后期运营资金流动存在较大的不确定性。
以全寿命周期风资源评估思想对运营期内风资源进行预测分析，并进行发电量评估，以动态的发电量进行经济效益分析，可使项目的经济效益在整个寿命周期内更加接近实际水平，从而降低风电场投资和运营的风险。
为了提高风电场前期投资决策分析及后期运营的科学性和准确性，一般需要对未来20年运营期内年平均风速进行预测，现有风电场的投资决策和运营管理均基于固定测风年份计算得到的发电量，并未考虑动态风速对项目经济效益的影响，因此，亟需发展一种新的风电场年平均风速预测方法，使之更加科学准确，其预测结果可为风电场投资决策和运营管理提供更科学、有效的依据。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于周期叠加外推的风电场年平均风速预测方法及系统，风速预测结果更加科学准确，其预测结果可为风电场投资决策和运营管理提供更科学、有效的依据。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
基于周期叠加外推的风电场年平均风速预测方法，包括以下步骤：A：提取数据：提取当地长期气象模式数据和风电场内测风塔测风数据，并对测风塔测风数据进行筛选和订正，得到一个完整年的测风数据；B：气候修正：将同期的所述测风数据与气象模式数据按风向进行线性相关性分析拟合，得到风电场长期测风数据，作为风速的原始时间序列；C：线性趋势分析：对所述原始时间序列做线性趋势分析，分离出风速的线性变化部分，获得线性趋势项，并根据风速的线性变化趋势得到未来风速的线性预报序列；D：消除线性趋势影响：在所述原始时间序列中减去线性趋势项，得到剩余序列；E：提取风速主要周期：采用Morlet小波变换技术对所述剩余序列进行周期分析，从中提取T个主要周期；F：周期叠加外推：按照提取的T个主要周期进行分组，对每组进行周期叠加平均，得到第T个预报序列；G：周期分量与趋势分量相结合：把未来风速的线性预报序列和所述第T个预报序列相加，得到未来风速的最终预报序列。
进一步地，所述步骤B中将同期的所述测风数据与气象模式数据按风向分16扇区进行线性相关性分析拟合。
进一步地，所述步骤E中的T≤3。
进一步地，所述步骤C、D、E具体包括：C：线性趋势分析：设所述原始时间序列为Y(N)，其中Y为原始风速，N为年份；对所述原始时间序列Y(N)做线性趋势分析，分离出风速的线性变化部分，计算公式如下：
Figure BDA0001458970980000021
式(1)中，
Figure BDA0001458970980000031
表示风速，为时间N的线性函数；b0表示函数的截距，b表示函数的斜率；利用所述原始时间序列通过一元线性回归确定式(1)中b0和b后，进一步根据式(1)预测风速未来Q年的线性变化部分，得到未来风速的线性预报序列PRE'(M)，其中M＝N+Q；D：消除线性趋势影响：在所述原始时间序列Y(N)中减去线性趋势项
Figure BDA0001458970980000032
得到剩余序列Y'(N)；计算公式如下：
Figure BDA0001458970980000033
E：提取风速主要周期：采用Morlet小波变换技术对所述剩余序列Y'(N)进行周期分析，从中提取T个主要周期；小波变换计算公式为：
Figure BDA0001458970980000034
其中，F(s，nδt)是小波系数，s为小波尺度，δt为等时步长，n＝1,…,N，*表示共轭复数，选用的Morlet母子波函数公式为：
Figure BDA0001458970980000035
式(4)中t为时间，e是自然对数的底数，ω表示无量纲频率，取ω＝6，用小波尺度s表示风速的周期。
进一步地，所述步骤F具体包括：按照提取的T个主要周期进行分组，对每组进行周期叠加平均，把第一组周期叠加后的平均值按第一个周期进行拟合外延至M，得到第一个预报序列PRE1(M)，然后用序列Y'(N)减去第一组的平均值，得到序列Y1'(N)；在Y1'(N)的基础上用同样的方法，将第二组周期叠加后的平均值按第二个周期进行排列外延至M，然后和第一个预报序列PRE1(M)相加，得到第二个预报序列PRE2(M)，用Y1'(N)减去第二组的平均值，得到序列Y2'(N)，在Y2'(N)的基础上依此类推，最后得到所述第T个预报序列PRET(M)。
基于周期叠加外推的风电场年平均风速预测系统，包括：提取数据模块：用于提取当地长期气象模式数据和风电场内测风塔测风数据，并对测风塔测风数据进行筛选和订正，得到一个完整年的测风数据；气候修正模块：用于将同期的所述测风数据与气象模式数据按风向进行线性相关性分析拟合，得到风电场长期测风数据，作为风速的原始时间序列；线性趋势分析模块：用于对所述原始时间序列做线性趋势分析，分离出风速的线性变化部分，获得线性趋势项，并根据风速的线性变化趋势得到未来风速的线性预报序列；消除线性趋势影响模块：用于在所述原始时间序列中减去线性趋势项，得到剩余序列；提取风速主要周期模块：用于采用Morlet小波变换技术对所述剩余序列进行周期分析，从中提取T个主要周期；周期叠加外推模块：用于按照提取的T个主要周期进行分组，对每组进行周期叠加平均，得到第T个预报序列；周期分量与趋势分量相结合模块：用于把未来风速的线性预报序列和所述第T个预报序列相加，得到未来风速的最终预报序列。
进一步地，所述气候修正模块将同期的所述测风数据与气象模式数据按风向分16扇区进行线性相关性分析拟合。
进一步地，所述提取风速主要周期模块提取主要周期的个数T≤3。
进一步地，所述线性趋势分析模块具体用于：设所述原始时间序列为Y(N)，其中Y为原始风速，N为年份；对所述原始时间序列Y(N)做线性趋势分析，分离出风速的线性变化部分，计算公式如下：
Figure BDA0001458970980000041
式(1)中，
Figure BDA0001458970980000042
表示风速，为时间N的线性函数；b0表示函数的截距，b表示函数的斜率；利用所述原始时间序列通过一元线性回归确定式(1)中b0和b后，进一步根据式(1)预测风速未来Q年的线性变化部分，得到未来风速的线性预报序列PRE'(M)，其中M＝N+Q；所述消除线性趋势影响模块具体用于：在所述原始时间序列Y(N)中减去线性趋势项
Figure BDA0001458970980000043
得到剩余序列Y'(N)；计算公式如下：
Figure BDA0001458970980000051
所述提取风速主要周期模块具体用于：采用Morlet小波变换技术对所述剩余序列Y'(N)进行周期分析，从中提取T个主要周期；小波变换计算公式为：
Figure BDA0001458970980000052
其中，F(s，nδt)是小波系数，s为小波尺度，δt为等时步长，n＝1,…,N，*表示共轭复数，选用的Morlet母子波函数公式为：
Figure BDA0001458970980000053
式(4)中t为时间，e是自然对数的底数，ω表示无量纲频率，取ω＝6，用小波尺度s表示风速的周期。
进一步地，所述周期叠加外推模块具体用于：按照提取的T个主要周期进行分组，对每组进行周期叠加平均，把第一组周期叠加后的平均值按第一个周期进行拟合外延至M，得到第一个预报序列PRE1(M)，然后用序列Y'(N)减去第一组的平均值，得到序列Y1'(N)；在Y1'(N)的基础上用同样的方法，将第二组周期叠加后的平均值按第二个周期进行排列外延至M，然后和第一个预报序列PRE1(M)相加，得到第二个预报序列PRE2(M)，用Y1'(N)减去第二组的平均值，得到序列Y2'(N)，在Y2'(N)的基础上依此类推，最后得到所述第T个预报序列PRET(M)。
由于采用上述技术方案，本发明至少具有以下优点：
本发明提出了基于周期叠加外推的风电场年平均风速预测方法及系统，其通过小波分析对风电场历年平均风速进行小波变换计算，提取主要周期，再利用主要周期叠加外推，可对风电场未来几十年运营期内年平均风速做出预测，其预测结果可为风电场投资决策和运营管理提供更科学、有效的依据。
附图说明
上述仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，以下结合附图与具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。
图1为本发明的基于周期叠加外推的风电场年平均风速预测方法流程图。
图2为1981～2015年风速的小波振幅图。
图3为采用本发明提供的预测方法进行年平均风速预测的拟合图。
具体实施方式
现有风电场的投资决策和运营管理均基于固定测风年份计算得到的发电量，并未考虑动态风速对项目经济效益的影响，本发明提供基于周期叠加外推的风电场年平均风速预测方法及系统，可对风电场未来几十年的运营期内年平均风速做出预测，可为风电场投资决策和运营管理提供更科学、有效的信息。
请结合图1所示，本发明所述基于周期叠加外推的风电场年平均风速预测方法，主要通过以下步骤实现：
步骤1：提取数据；提取当地长期气象模式数据和风电场内测风塔测风数据，并对测风塔数据进行筛选和订正，得到一个完整年的测风数据；
步骤2：气候修正；将测风塔数据与气象模式数据按风向分16扇区进行线性相关性分析拟合，得到风电场长期测风数据，作为待预测的原始时间序列；
步骤3：线性趋势分析；对待预测的原始时间序列Y(N)做线性趋势分析，分离出风速的线性变化部分，设风速为时间的线性函数，计算公式如下：
Figure BDA0001458970980000071
其中，b0表示函数的截距；b表示函数的斜率；N为年份；
Figure BDA0001458970980000072
为风速。利用原始时间序列资料，通过一元线性回归，可确定b0和线性变化率b，进一步可预测风速未来Q年的线性变化部分，得到线性预报序列PRE'(M)，其中M＝N+Q；
步骤4：消除线性趋势影响；在原序列Y(N)中减去线性趋势项
Figure BDA0001458970980000073
得到剩余序列Y'(N)；计算公式如下：
Figure BDA0001458970980000074
步骤5：提取风速主要周期；采用Morlet小波变换技术对Y'(N)进行周期分析，从中提取T个主要周期，较佳地，此处提取最好不要超过三个主要周期(一般三个以上的周期显著性不高)；小波变换计算公式为：
Figure BDA0001458970980000075
其中，F(s，nδt)是小波系数，s为小波尺度，δt为等时步长，n＝1,…,N，*表示共轭复数，选用的Morlet母子波函数公式为：
Figure BDA0001458970980000076
式中t为时间，e是自然对数的底数，ω表示无量纲频率，取ω＝6，则小波尺度s与傅里叶周期基本相等(λ＝1.03s)，可用小波尺度s表示风速的周期；
步骤6：周期叠加外推；按周期进行分组，对每组进行周期叠加平均，把第一组周期叠加后的平均值按第一个周期进行拟合外延至M，得到第一个预报序列PRE1(M)，然后用序列Y'(N)减去第一组的平均值，得到序列Y1'(N)；在Y1'(N)的基础上用同样的方法，将第二组周期叠加后的平均值按第二个周期进行排列外延至M，然后和第一个预报序列PRE1(M)相加，便得到第二个预报序列PRE2(M)，用Y1'(N)减去第二组的平均值，得到序列Y2'(N)，在Y2'(N)的基础上依此类推，最后可得到第T个预报序列PRET(M)；
步骤7：周期分量与趋势分量相结合；把线性预报序列PRE'(M)和第T个预报序列PRET(M)相加，得到最终的预报序列PRE(M)；具体计算公式如下：
PRE(M)＝PRE'(M)+PRET(M) (5)
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。
采用本发明基于周期叠加外推的风电场年平均风速预测方法对中国某风电场未来20年运营期内年平均风速进行预测，包括以下步骤：
步骤1：提取数据；提取邻近风电场处格点的1981～2015年气象模式风速数据，以及该风电场内测风塔数据，对测风塔数据进行筛选和订正，得到测风塔2015年01月01日～2015年12月31日一个完整年的测风数据；
步骤2：气候修正；将同期的测风塔数据与气象模式数据按风向分16扇区进行线性相关性分析(表1)；
表1各扇区相关系数及相关性方程
Figure BDA0001458970980000081
Figure BDA0001458970980000091
利用建立的线性相关性方程进行拟合，得到风电场长期测风数据，求得1981～2015年的历年平均风速(表2)作为待预测的原始时间序列；
表2风电场1981～2015年的历年平均风速表(m/s)
年度 风速 年度 风速 年度 风速 年度 风速 年度 风速
1981 5.55 1988 5.41 1995 5.48 2002 5.49 2009 5.30
1982 5.25 1989 5.44 1996 5.37 2003 5.31 2010 5.67
1983 5.44 1990 5.45 1997 5.37 2004 5.27 2011 5.26
1984 5.30 1991 5.40 1998 5.37 2005 5.51 2012 5.28
1985 5.33 1992 5.29 1999 5.44 2006 5.34 2013 5.40
1986 5.36 1993 5.29 2000 5.40 2007 5.26 2014 5.19
1987 5.76 1994 5.51 2001 5.27 2008 5.30 2015 5.09
步骤3：线性趋势分析；对待预测的原始时间序列Y(N)做线性趋势分析，通过一元线性回归，可得风速的线性部分函数为
Figure BDA0001458970980000092
Figure BDA0001458970980000093
N为1981，1982，1983，···，2015；当N＝M取2016，2017，2018，···，2035时，可得到风速未来20年的线性预报序列PRE'(M)；
步骤4：消除线性趋势影响；在原序列Y(N)中减去线性趋势项
Figure BDA0001458970980000101
得到剩余序列Y'(N)；
步骤5：提取风速主要周期；采用Morlet小波变换技术对Y'(N)进行周期分析，从中提取T个主要周期；小波变换计算公式为：
Figure BDA0001458970980000102
其中，F(s，nδt)是小波系数，s为小波尺度，δt为等时步长，n＝1,…,N，*表示共轭复数，选用的Morlet母子波函数公式为：
Figure BDA0001458970980000103
式中t为时间，ω表示无量纲频率，取ω＝6，用小波尺度s表示风速的周期。
图2为1981～2015年风速的小波振幅图，图中黑色粗实线表示该周期通过显著水平α＝0.05的置信度检验。由图2可见，该风电场风速的振荡周期为3(2～4)年、7(6～8)年和16年。因此，提取3年、7年和16年共三个主要周期；
步骤6：周期叠加外推；按3年、7年和16年周期分为三组，对每组进行周期叠加平均，把第一组周期叠加后的平均值按第一个周期进行拟合外延至M＝2035年，得到第一个预报序列PRE1(M)，然后用序列Y'(N)减去第一组的平均值，得到序列Y1'(N)；在Y1'(N)的基础上用同样的方法，将第二组周期叠加后的平均值按第二个周期进行排列外延至M＝2035年，然后和第一个预报序列PRE1(M)相加，便得到第二个预报序列PRE2(M)，用Y1'(N)减去第二组的平均值，得到序列Y2'(N)，在Y2'(N)的基础上依此类推，最后可得到第三个预报序列PRE3(M)；
步骤7：周期分量与趋势分量相结合；把线性预报序列PRE'(M)和第三个预报序列PRE3(M)相加，得到最终的预报序列PRE(M)，具体计算公式为PRE(M)＝PRE'(M)+PRE3(M)。
为验证模型的可靠性，计算得到1981～2015年的预报序列与原始序列的相关系数为0.8179，平均偏差为0.0559m/s，显示相关性较好，平均偏差值较低。图3为利用上述的预测方法进行年平均风速预测的拟合图，图中显示了该风场2016～2035年的年平均风速预测结果。
由于采用了以上技术方案，本发明的基于周期叠加外推的风电场年平均风速预测方法及系统，可对风电场未来若干年运营期内年平均风速做出更加科学准确的预测，其预测结果可为风电场投资决策和运营管理提供科学、有效的依据。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，本领域技术人员利用上述揭示的技术内容做出些许简单修改、等同变化或修饰，均落在本发明的保护范围内。

Claims (8)

1.基于周期叠加外推的风电场年平均风速预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
A：提取数据：提取当地长期气象模式数据和风电场内测风塔测风数据，并对测风塔测风数据进行筛选和订正，得到一个完整年的测风数据；
B：气候修正：将同期的所述测风数据与气象模式数据按风向进行线性相关性分析拟合，得到风电场长期测风数据，作为风速的原始时间序列；
C：线性趋势分析：对原始时间序列风速做线性趋势分析，分离出风速的线性变化部分，获得线性趋势风速，并根据风速的线性变化趋势得到未来风速的线性预报序列；具体为：设所述原始时间序列风速为Y（N），其中Y为原始风速，N为年份；对所述原始时间序列风速Y（N）做线性趋势分析，分离出风速的线性变化部分，计算公式如下：
Figure 681253DEST_PATH_IMAGE001
（1）
式（1）中，
Figure 750740DEST_PATH_IMAGE002
表示线性趋势风速，为时间N的线性函数；b0表示函数的截距，b表示函数的斜率；
利用所述原始时间序列风速通过一元线性回归确定式（1）中b0和b后，进一步根据式（1）预测风速未来Q年的线性变化部分，得到未来风速的线性预报序列PRE'（M），其中M=N+Q；
D：消除线性趋势影响：在所述原始时间序列风速中减去线性趋势风速，得到剩余序列风速；具体为：在所述原始时间序列风速Y（N）中减去线性趋势风速
Figure 530477DEST_PATH_IMAGE002
，得到剩余序列风速Y'（N）；计算公式如下：
Figure 112637DEST_PATH_IMAGE003
（2）
E：提取风速主要周期：采用Morlet小波变换技术对所述剩余序列风速进行周期分析，从中提取T个主要周期；
F：周期叠加外推：按照提取的T个主要周期进行分组，对每组进行周期叠加平均，得到第T个预报序列；具体为：按照提取的T个主要周期进行分组，对每组进行周期叠加平均，把第一组周期叠加后的平均值按第一个周期进行拟合外延至M，得到第一个预报序列PRE1(M)，然后用序列Y'（N）减去第一组的平均值，得到序列Y1'（N）；在Y1'（N）的基础上用同样的方法，将第二组周期叠加后的平均值按第二个周期进行排列外延至M，然后和第一个预报序列PRE1(M)相加，得到第二个预报序列PRE2(M)，用Y1'（N）减去第二组的平均值，得到序列Y2'（N），在Y2'（N）的基础上依此类推，最后得到所述第T个预报序列PRET(M)；
G：周期分量与趋势分量相结合：把未来风速的线性预报序列和所述第T个预报序列相加，得到未来风速的最终预报序列。
2.根据权利要求1所述的基于周期叠加外推的风电场年平均风速预测方法，其特征在于，所述步骤B中将同期的所述测风数据与气象模式数据按风向分16扇区进行线性相关性分析拟合。
3.根据权利要求1所述的基于周期叠加外推的风电场年平均风速预测方法，其特征在于，所述步骤E中的T≤3。
4.根据权利要求1所述的基于周期叠加外推的风电场年平均风速预测方法，其特征在于，所述步骤E具体包括：
采用Morlet小波变换技术对所述剩余序列风速Y'（N）进行周期分析，从中提取T个主要周期；
小波变换计算公式为：
Figure 927009DEST_PATH_IMAGE004
（3）
其中，F（s，nδt）是小波系数，s为小波尺度，δt为等时步长，n=1,…,N，*表示共轭复数，选用的Morlet母子波函数公式为：
Figure 687155DEST_PATH_IMAGE005
（4）
式（4）中t为时间，e是自然对数的底数，ω表示无量纲频率，取ω=6，用小波尺度s表示风速的周期。
5.基于周期叠加外推的风电场年平均风速预测系统，其特征在于，包括：
提取数据模块：用于提取当地长期气象模式数据和风电场内测风塔测风数据，并对测风塔测风数据进行筛选和订正，得到一个完整年的测风数据；
气候修正模块：用于将同期的所述测风数据与气象模式数据按风向进行线性相关性分析拟合，得到风电场长期测风数据，作为风速的原始时间序列；
线性趋势分析模块：用于对原始时间序列风速做线性趋势分析，分离出风速的线性变化部分，获得线性趋势风速，并根据风速的线性变化趋势得到未来风速的线性预报序列；具体为：设所述原始时间序列风速为Y（N），其中Y为原始风速，N为年份；对所述原始时间序列风速Y（N）做线性趋势分析，分离出风速的线性变化部分，计算公式如下：
Figure 954188DEST_PATH_IMAGE001
（1）
式（1）中，
Figure 153088DEST_PATH_IMAGE002
表示线性趋势风速，为时间N的线性函数；b0表示函数的截距，b表示函数的斜率；
利用所述原始时间序列风速通过一元线性回归确定式（1）中b0和b后，进一步根据式（1）预测风速未来Q年的线性变化部分，得到未来风速的线性预报序列PRE'（M），其中M=N+Q；
消除线性趋势影响模块：用于在所述原始时间序列风速中减去线性趋势风速，得到剩余序列风速；具体用于：在所述原始时间序列风速Y（N）中减去线性趋势风速
Figure 8918DEST_PATH_IMAGE002
，得到剩余序列风速Y'（N）；计算公式如下：
Figure 2281DEST_PATH_IMAGE003
（2）
提取风速主要周期模块：用于采用Morlet小波变换技术对所述剩余序列进行周期分析，从中提取T个主要周期；
周期叠加外推模块：用于按照提取的T个主要周期进行分组，对每组进行周期叠加平均，得到第T个预报序列；具体用于：按照提取的T个主要周期进行分组，对每组进行周期叠加平均，把第一组周期叠加后的平均值按第一个周期进行拟合外延至M，得到第一个预报序列PRE1(M)，然后用序列Y'（N）减去第一组的平均值，得到序列Y1'（N）；在Y1'（N）的基础上用同样的方法，将第二组周期叠加后的平均值按第二个周期进行排列外延至M，然后和第一个预报序列PRE1(M)相加，得到第二个预报序列PRE2(M)，用Y1'（N）减去第二组的平均值，得到序列Y2'（N），在Y2'（N）的基础上依此类推，最后得到所述第T个预报序列PRET(M)；
周期分量与趋势分量相结合模块：用于把未来风速的线性预报序列和所述第T个预报序列相加，得到未来风速的最终预报序列。
6.根据权利要求5所述的基于周期叠加外推的风电场年平均风速预测系统，其特征在于，所述气候修正模块将同期的所述测风数据与气象模式数据按风向分16扇区进行线性相关性分析拟合。
7.根据权利要求5所述的基于周期叠加外推的风电场年平均风速预测系统，其特征在于，所述提取风速主要周期模块提取主要周期的个数T≤3。
8.根据权利要求5所述的基于周期叠加外推的风电场年平均风速预测系统，其特征在于，所述提取风速主要周期模块具体用于：
采用Morlet小波变换技术对所述剩余序列风速Y'（N）进行周期分析，从中提取T个主要周期；
小波变换计算公式为：
Figure 756611DEST_PATH_IMAGE004
（3）
其中，F（s，nδt）是小波系数，s为小波尺度，δt为等时步长，n=1,…,N，*表示共轭复数，选用的Morlet母子波函数公式为：
Figure 431306DEST_PATH_IMAGE005
（4）
式（4）中t为时间，e是自然对数的底数，ω表示无量纲频率，取ω=6，用小波尺度s表示风速的周期。
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