CN110705772A - 区域电网风力发电功率预测优化方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种区域电网风力发电功率预测优化方法和装置，该方法包括：获取区域电网内一风电场的历史运行数据、场站预测气象数据、场站预测数据、场站实测数据以及运行数据；根据该历史运行数据建立该风电场的简化风‑电转换模型；根据该场站预测数据以及该场站实测数据获取风力发电功率预测总误差；根据该简化风‑电转换模型、该场站预测气象数据、该场站预测数据、该场站实测数据以及该运行数据得到等效预测数据；根据该风力发电功率预测总误差以及该等效预测数据得到该风电场的风力发电功率预测的各个关键环节引起的误差；根据各个关键环节引起的误差优化风力发电功率预测的各个关键环节，能够有效提高功率预测精度。
Description
技术领域
本发明涉及新能源发电控制技术领域，尤其涉及一种区域电网风力发电功率预测优化方法和装置。
背景技术
风能作为一种间歇性、随机性、波动性的自然资源，当其渗透率超过一定比例后，电力系统的安全运行可能受到严重影响。风电场的风力发电功率预测是保障高比例新能源电力系统安全、可靠运行的核心技术，电网调度部门根据预测的风力发电功率做好各类电源的调度计划，即将风力发电纳入常规发电计划，以便更好的管理和利用风力发电，因此，风力发电功率预测精度直接关系到电网调峰、机组组合、机组经济运行等问题。
但是，目前风力发电出力的预测水平还不能满足电力系统实际运行的需要；为提高风力发电功率预测精度，可以通过评价风力发电功率预测误差解析出影响风力发电功率预测的因素，并根据影响因素调整风力发电功率预测，以此提高风力发电功率预测的精度。
现有区域电网的调度侧所采用的风力发电功率预测误差评价技术通常基于预测结果及实际结果进行宏观整体结果为主，无法量化解析在各风电场的风力发电功率预测的各个关键环节引起的误差，不能有针对性地开展相应的优化措施，不利于提高功率预测精度。
发明内容
针对现有技术中的问题，本发明提供一种区域电网风力发电功率预测优化方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质，能够至少部分地解决现有技术中存在的问题。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
第一方面，提供一种区域电网风力发电功率预测优化方法，包括：
获取区域电网内一风电场的历史运行数据、场站预测气象数据、场站预测数据、场站实测数据以及运行数据；
根据该历史运行数据建立该风电场的简化风-电转换模型；
根据该场站预测数据以及该场站实测数据获取风力发电功率预测总误差；
根据该简化风-电转换模型、该场站预测气象数据、该场站预测数据、该场站实测数据以及该运行数据得到等效预测数据；
根据该风力发电功率预测总误差以及该等效预测数据得到该风电场的风力发电功率预测的各个关键环节引起的误差；
根据各个关键环节引起的误差优化风力发电功率预测的各个关键环节。
进一步地，还包括：
根据该区域电网内各风电场的风力发电功率预测的各个关键环节引起的误差解耦评价该区域电网的风力发电功率预测误差。
进一步地，还包括：
对该历史运行数据进行预处理。
进一步地，该历史运行数据包括：多个功率值及其对应的多个场站实测风速；
该对该历史运行数据进行预处理，包括：
根据预设功率间隔将多个功率值划分至多个功率区间；
采用核密度函数计算一功率区间内的功率值所对应的各场站实测风速的概率密度；
根据该功率区间内的功率值所对应的各场站实测风速及其概率密度剔除异常数据。
进一步地，该核密度函数的表达式为：
其中，x表示场站实测风速，
表示场站实测风速x的概率密度，h表示预设功率间隔，n表示该功率区间内的功率值所对应的场站实测风速个数，xi表示该功率区间内第i个场站实测风速；K()为核函数。
进一步地，该根据该功率区间内的功率值所对应的各场站实测风速及其概率密度剔除异常数据，包括：
对该功率区间内的功率值所对应的场站实测风速由小到大进行排序，得到风速序列[v1,v2,…,vn]及其对应的概率密度序列[P1,P2,…,Pn]；
遍历该概率密度序列[P1,P2,…,Pn]得到概率密度最大值Pk；
从概率密度最大值Pk开始，判断Pk+1-Pk的绝对值小于Pk+2-Pk+1的绝对值是否成立；若是，继续判断Pk+2-Pk+1的绝对值是否小于Pk+3-Pk+2的绝对值，以此类推，直到不满足判断条件为止，将此时的概率密度对应的风速设为该功率区间的最大风速vmax；
从概率密度最大值Pk开始，判断Pk-Pk-1的绝对值小于Pk-1-Pk-2的绝对值是否成立；若是，继续判断Pk-1-Pk-2的绝对值是否小于Pk-2-Pk-3的绝对值，以此类推，直到不满足判断条件为止，将此时的概率密度对应的风速设为该功率区间的最小风速vmin；
将风速序列[v1,v2,…,vn]中风速在vmin～vmax之外的风速及其对应的功率值删除。
进一步地，该根据该历史运行数据建立该风电场的简化风-电转换模型，包括：
对该历史运行数据进行拟合得到该风电场的简化风-电转换模型。
进一步地，该场站预测气象数据包括：场站预测风速。
进一步地，该场站预测气象数据可以包括：场站预测风向、场站预测气温、场站预测气压中的至少一个。
进一步地，该场站预测数据包括：场站预测功率；该场站实测数据包括：场站实测气象数据，该运行数据包括：计划开机容量、实际开机容量以及额定装机容量；
该根据该简化风-电转换模型、该场站预测气象数据、该场站预测数据、该场站实测数据以及该运行数据得到等效预测数据，包括：
根据该场站预测功率、该计划开机容量以及该实际开机容量计算准确开机容量条件下的等效预测功率；
根据该场站实测气象数据、该简化风-电转换模型、该计划开机容量以及该额定装机容量得到准确风资源条件下的等效预测功率；
根据该场站预测气象数据、该简化风-电转换模型、该计划开机容量以及该额定装机容量得到预测风资源条件下的等效预测功率。
进一步地，该根据该场站预测功率、该计划开机容量以及该实际开机容量计算准确开机容量条件下的等效预测功率，包括：
利用该实际开机容量除以该计划开机容量的商乘以该场站预测功率得到准确开机容量条件下的等效预测功率。
进一步地，该根据该场站实测气象数据、该简化风-电转换模型、该计划开机容量以及该额定装机容量得到准确风资源条件下的等效预测功率，包括：
将该场站实测气象数据输入该简化风-电转换模型得到准确风资源条件下的预测发电量；
利用该计划开机容量除以该额定装机容量的商乘以准确风资源条件下的预测发电量得到准确风资源条件下的等效预测功率。
进一步地，该根据该场站预测气象数据、该简化风-电转换模型、该计划开机容量以及该额定装机容量得到预测风资源条件下的等效预测功率，包括：
将该场站预测气象数据输入该简化风-电转换模型得到预测风资源条件下的预测发电量；
利用该计划开机容量除以该额定装机容量的商乘以预测风资源条件下的预测发电量得到预测风资源条件下的等效预测功率。
进一步地，该关键环节包括：数值天气预报环节、模型环节以及校正环节；
该根据该风力发电功率预测总误差以及该等效预测数据得到该风电场的风力发电功率预测的各个关键环节引起的误差，包括：
根据该预测风资源条件下的等效预测功率以及该准确风资源条件下的等效预测功率得到该风电场的该数值天气预报环节引起的误差；
根据该场站预测功率以及该准确开机容量条件下的等效预测功率得到该风电场的该校正环节引起的误差；
根据该风力发电功率预测总误差减去该数值天气预报环节引起的误差以及该校正环节引起的误差得到该风电场的该模型环节引起的误差。
进一步地，该场站预测数据包括：场站预测功率，该场站实测数据包括：场站实际功率；
该根据该场站预测数据以及该场站实测数据获取风力发电功率预测总误差，包括：
利用该场站预测功率减去该场站实际功率得到该风力发电功率预测总误差。
第二方面，提供一种区域电网风力发电功率预测优化装置，包括：
数据获取模块，获取区域电网内一风电场的历史运行数据、场站预测气象数据、场站预测数据、场站实测数据以及运行数据；
建模模块，根据该历史运行数据建立该风电场的简化风-电转换模型；
风力发电功率预测总误差获取模块，根据该场站预测数据以及该场站实测数据获取风力发电功率预测总误差；
等效预测数据获取模块，根据该简化风-电转换模型、该场站预测气象数据、该场站预测数据、该场站实测数据以及该运行数据得到等效预测数据；
误差解耦评价模块，根据该风力发电功率预测总误差以及该等效预测数据得到该风电场的风力发电功率预测的各个关键环节引起的误差；
预测优化模块，根据各个关键环节引起的误差优化风力发电功率预测的各个关键环节。
进一步地，还包括：
区域误差评价模块，根据该区域电网内各风电场的风力发电功率预测的各个关键环节引起的误差解耦评价该区域电网的风力发电功率预测误差。
进一步地，还包括：
数据预处理模块，对该历史运行数据进行预处理。
进一步地，该历史运行数据包括：多个功率值及其对应的多个场站实测风速；
该数据预处理模块包括：
区间划分单元，根据预设功率间隔将多个功率值划分至多个功率区间；
概率密度获取单元，采用核密度函数计算一功率区间内的功率值所对应的各场站实测风速的概率密度；
异常数据剔除单元，根据该功率区间内的功率值所对应的各场站实测风速及其概率密度剔除异常数据。
进一步地，该建模模块包括：
数据拟合单元，对该历史运行数据进行拟合得到该风电场的简化风-电转换模型。
进一步地，该场站预测气象数据包括：场站预测风速。
进一步地，该场站预测气象数据可以包括：场站预测风向、场站预测气温、场站预测气压中的至少一个。
进一步地，该场站预测数据包括：场站预测功率；该场站实测数据包括：场站实测气象数据，该运行数据包括：计划开机容量、实际开机容量以及额定装机容量；
该等效预测数据获取模块包括：
第一等效预测功率获取单元，根据该场站预测功率、该计划开机容量以及该实际开机容量计算准确开机容量条件下的等效预测功率；
第二等效预测功率获取单元，根据该场站实测气象数据、该简化风-电转换模型、该计划开机容量以及该额定装机容量得到准确风资源条件下的等效预测功率；
第三等效预测功率获取单元，根据该场站预测气象数据、该简化风-电转换模型、该计划开机容量以及该额定装机容量得到预测风资源条件下的等效预测功率。
进一步地，该第一等效预测功率获取单元包括：
第一计算子单元，利用该实际开机容量除以该计划开机容量的商乘以该场站预测功率得到准确开机容量条件下的等效预测功率。
进一步地，该第二等效预测功率获取单元包括：
第一预测发电量获取子单元，将该场站实测气象数据输入该简化风-电转换模型得到准确风资源条件下的预测发电量；
第二计算子单元，利用该计划开机容量除以该额定装机容量的商乘以准确风资源条件下的预测发电量得到准确风资源条件下的等效预测功率。
进一步地，该第三等效预测功率获取单元包括：
第二预测发电量获取子单元，将该场站预测气象数据输入该简化风-电转换模型得到预测风资源条件下的预测发电量；
第三计算子单元，利用该计划开机容量除以该额定装机容量的商乘以预测风资源条件下的预测发电量得到预测风资源条件下的等效预测功率。
进一步地，该关键环节包括：数值天气预报环节、模型环节以及校正环节；
该误差解耦评价模块包括：
数值天气预报环节误差评价单元，根据该预测风资源条件下的等效预测功率以及该准确风资源条件下的等效预测功率得到该风电场的该数值天气预报环节引起的误差；
校正环节误差评价单元，根据该场站预测功率以及该准确开机容量条件下的等效预测功率得到该风电场的该校正环节引起的误差；
模型环节误差评价单元，根据该风力发电功率预测总误差减去该数值天气预报环节引起的误差以及该校正环节引起的误差得到该风电场的该模型环节引起的误差。
进一步地，该场站预测数据包括：场站预测功率，该场站实测数据包括：场站实际功率；
该风力发电功率预测总误差获取模块包括：
风力发电功率预测总误差获取单元，利用该场站预测功率减去该场站实际功率得到该风力发电功率预测总误差。
第三方面，提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，该处理器执行该程序时实现上述的区域电网风力发电功率预测优化方法的步骤。
第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的区域电网风力发电功率预测优化方法的步骤。
本发明提供的区域电网风力发电功率预测优化方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质，该方法包括：获取区域电网内一风电场的历史运行数据、场站预测气象数据、场站预测数据、场站实测数据以及运行数据；根据该历史运行数据建立该风电场的简化风-电转换模型；根据该场站预测数据以及该场站实测数据获取风力发电功率预测总误差；根据该简化风-电转换模型、该场站预测气象数据、该场站预测数据、该场站实测数据以及该运行数据得到等效预测数据；根据该风力发电功率预测总误差以及该等效预测数据得到该风电场的风力发电功率预测的各个关键环节引起的误差；根据各个关键环节引起的误差优化风力发电功率预测的各个关键环节，其中，利用简化风-电转换模型、场站预测数据、场站实测数据以及运行数据等多源数据，在调度侧定量化精细化各风电场分析功率预测各关键环节的误差，进而精准定位预测水平较差场站的预测薄弱环节，根据各个关键环节引起的误差有的放矢地优化风力发电功率预测的各个关键环节，有针对性的开展相应的优化举措以高效提升风电场功率预测水平。
为让本发明的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附图式，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
图1是本发明实施例中的区域电网风力发电功率预测优化方法的流程示意图一；
图2示出了本发明实施例中NWP产品生产流程示意图；
图3示出了本发明实施例中的通过拟合得到的简化风-电转换模型；
图4示出了本发明实施例中采用统计模型实现的简化风-电转换模型；
图5示出了本发明实施例中步骤S300的主要环节；
图6是本发明实施例中的区域电网风力发电功率预测优化方法的流程示意图二；
图7示出了图6中步骤S150的具体步骤；
图8是本发明实施例中的区域电网风力发电功率预测优化方法的流程示意图三；
图9示出了图1、图6和图8中步骤S300的具体步骤；
图10示出了图1、图6和图8中步骤S500的具体步骤；
图11示出了本发明实施例区域电网调度侧解耦评价一风电场的风力发电功率预测误差的原理图；
图12示出了一风电场的历史运行数据；
图13示出了图12中750kW～760kW功率区间的原始散点图；
图14示出了采用本发明实施例处理后得到的图13中750kW～760kW功率区间内风速的核密度函数拟合结果；
图15示出了采用本发明实施例处理后得到的图13中剔除异常数据后的750kW～760kW功率区间散点图；
图16示出了采用本发明实施例处理后得到的图12中剔除异常数据后的历史运行数据。
图17示出5月16日京津唐电网沽源、康保、尚义、万全、金山岭地区风电场预测误差时序曲线；
图18是本发明实施例中的区域电网风力发电功率预测优化装置的结构框图；
图19为本发明实施例电子设备的结构图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
现有区域电网的调度侧所采用的风力发电功率预测误差评价技术通常基于预测结果及实际结果进行宏观整体结果为主，无法量化解析在各风电场的风力发电功率预测的各个关键环节引起的误差，不能有针对性地开展相应的优化措施，不利于提高功率预测精度。
为至少部分解决现有技术中存在的上述技术问题，本发明实施例提供了一种区域电网风力发电功率预测优化方法，利用简化风-电转换模型、场站预测数据、场站实测数据以及运行数据等多源数据，在调度侧定量化精细化分析各风电场功率预测各关键环节的误差，进而精准定位预测水平较差场站的预测薄弱环节，根据各个关键环节引起的误差有的放矢地优化风力发电功率预测的各个关键环节，有针对性的开展相应的优化举措以高效提升风电场功率预测水平。
图1是本发明实施例中的区域电网风力发电功率预测优化方法的流程示意图。如图1所示，该区域电网风力发电功率预测优化方法可以包括以下内容：
步骤S100：获取区域电网内一风电场的历史运行数据、场站预测气象数据、场站预测数据、场站实测数据以及运行数据；
其中，该历史运行数据包括一段时间(比如一个月、一季度、一年或几年等)内多个时刻该风电场运营时的场站实测风速及该时刻对应的功率值，即实测风速的时间序列数据及一一对应的功率时间序列数据。
场站预测气象数据为场站所在地的数值电气预报数据，包括了影响风力发电的多种气象因素，如场站预测风速、场站预测风向、场站预测气温、场站预测气压等。
值得说明的是，场站预测气象数据包括：场站预测风速，在此基础上，为了进一步提高预测精度，还可以包括：场站预测风向、场站预测气温、场站预测气压等中的一个或多个。
数值天气预报(Numerical Weather Prediction，以下简称NWP)是根据大气实际情况，在一定的初值和边值条件下，通过大型计算机作数值计算，求解描写天气演变过程的流体力学和热力学的方程组，预测未来一定时段的大气运动状态和天气现象的方法。
场站NWP属于站点精细化预报，生产流程如图2所示，首先，从权威气象机构下载全球气象预报场；然后将全球大气预报场进行数据格式标准化处理，使其具备驱动中尺度数值天气预报模式软件运行的条件，完成模式运行前的所有准备工作；最后由功率预测服务商根据其具体地理坐标的预测需求，运行中尺度数值天气模式软件，完成局部目标区域的降尺度计算，最终获得风电场所在地理区域在未来不同时刻的大气状态。
场站实测数据可以包括：风电场上报的场站实测天气数据以及实测功率值等参数。
场站实测天气数据包括场站设置的采集装置所采集的场站实测风速，在此基础上，还可以包括：场站实测风向、场站实测气温、场站实测气压等中的一个或多个。
运行数据为风电场运行过程中的相关数据，如计划开机容量、实际开机容量以及额定装机容量等。
场站预测数据为场站预测功率等，由场站侧的预测模型预测得到或者又功率预测服务商预测得到，由场站端将其内存储的场站预测功率上报至调度侧服务器。
步骤S200：根据所述历史运行数据建立所述风电场的简化风-电转换模型。
值得说明的是，由于电网调度侧无法全部获取并部署每个风电场的功率预测服务商提供的风-电转换模型，因此，需要利用风电场大量的历史数据开展建模，得到简化风-电转换模型。
简化风-电转换模型是指描述风资源气象要素与风力发电设备有功功率之间关系的数学模型。在实际生产中，由于受到天气条件、机组发电性能等因素的影响，风资源气象要素与电力往往呈现出复杂映射关系，为了保证功率预测准确性，通常需要考虑复杂多变的机组运行工况开展精细化建模，从而获得较强适用性的简化风-电转换模型。
在一个可选的实施例中，可对所述历史运行数据进行拟合得到所述风电场的简化风-电转换模型。
具体地，可将历史运行数据输入MATLAB软件中，调用MATLAB软件中的数据拟合功能，得到表征气象因素与电场功率之间的对应关系的二次多项式函数，参见图3，曲线P1和P3之间的数据为预处理之后的历史运行数据，根据预处理之后的历史运行数据拟合出曲线P2，表征风速与电场功率之间的对应关系，在实际应用中，为了准确预测功率，一般会拟合多个因素(如场站预测风速、场站预测风向、场站预测气温、场站预测气压)与功率之间的函数关系式，用于功率预测。
在另一个可选的实施例中，可采用统计模型实现简化风-电转换模型，其本质是利用统计学方法匹配系统的输入(包括NWP、历史数据等)和预测功率之间的物理因果关系，其原理如图4所示，将NWP各气象要素(如风速、风向等)、历史NWP各气象要素以及历史风电场运行数据(如实测功率、实测风速、实测风向等)输入统计模型中，得到风电场预测功率，统计模型可采用分段线性回归、卡尔曼滤波、神经网络、支持向量机等技术实现。
步骤S300：根据所述场站预测数据以及所述场站实测数据获取风力发电功率预测总误差；
其中，场站预测数据包括场站预测功率，场站实测数据包括：场站实际功率等。
具体地，利用所述场站预测功率减去所述场站实际功率得到所述风力发电功率预测总误差，即计算方式如式(1)所示。
Etotal-i＝Ppredict-i-Pactual-i＝ENWP-i+Emodel-i+Erevise-i (1)
Etotal-i为风力发电功率预测总误差，Ppredict-i为场站预测功率，Pactual-i为场站实际功率，ENWP-i、Emodel-i和Erevise-i分别为NWP环节误差、简化风-电转换模型环节误差、预测结果校正环节误差，单位均为MW。
值得说明的是，参见图5，场站预测功率的预测过程按业务流程依次为数值天气预报、风-电功率转换、预测结果校正三个关键环节。
首先对全球初始场利用气象中尺度模式生成数值天气预报产品；随后将数值天气预报产品中与风资源有关的气象要素输入场站侧的风-电转换模型，得到预测发电量；最后根据机组检修计划等运行信息对预测结果进行校正得到场站预测功率。
预测结果校正是调度侧根据风电场的计划开机容量，对风-电转换模型计算出的预测功率进行修正，得到最终预测结果。预测结果校正是与人工经验密切有关的管理环节，主要由风电场功率预测专责完成：一是将风电功率预测与计划检修工作联动，根据拟开工检修工作涉及的机组数量，在功率预测系统中通过人工录入方式合理订正开机容量、开机时间以及预测出力；二是考虑特殊气候可能引起风力发电单元的停运容量，通过人工输入的方式，对预测结果进行经验校正。
步骤S400：根据所述简化风-电转换模型、所述场站预测气象数据、所述场站预测数据、所述场站实测数据以及所述运行数据得到等效预测数据；
其中，通过引入气象和开机方式信息等得到等效预测数据。
具体地，通过将场站实测数据以及场站预测气象数据带入简化风-电转换模型，能够得到实测情况和预测情况下的等效预测数据，并可根据运行数据得到实际工况下的等效预测数据。
步骤S500：根据所述风力发电功率预测总误差、所述预测数据以及所述等效预测数据得到所述风电场的风力发电功率预测的各个关键环节引起的误差。
具体地，根据实测情况和预测情况下的等效预测数据以及实际工况下的等效预测数据以及预测功率，并结合风力发电功率预测总误差，得到各个关键环节引起的误差。
步骤S600：根据各个关键环节引起的误差优化风力发电功率预测的各个关键环节。
具体地，风力发电功率预测的关键环节包括：数值天气预报环节、模型环节以及校正环节。根据各环节引起的误差，有针对性地对各关键环节进行优化，以提高功率预测精度。
其中，当发现数值天气预报误差占比较高时，数值天气预报环节的优化包括：
(1)开展大气模式参数化调优。
大气模式次网格物理过程参数化方案捕捉不能被数值模式显式解析的物理过程，是10-100km尺度的中短期预报技巧提升的关键，也是按照预测对象特点“定制”数值天气预报模式的关键。不同区域的气候和气象特点、甚至观测点布局都影响模式优化结果。针对新能源汇集区域的主要气象预测指标，基于统计回归和深度学习模型，实现定制的网格加密和参数化方案，进而优化新能源中尺度预报模式。
(2)建立多源气象数值网格观测平台，研究攻关气象数值集合预报技术。
通过气象网格数值观测平台实现全气象要素多源观测信息的融合接入与管理，改善新能源气象观测数据少、质量差的问题。开展电网的新能源气象集合预报，采用多个天气预报模式、多个初值分别进行预测，降低模型参数和初值的不确定性对最终结果的影响，减小了极端误差出现的概率。
当发现风-电转换模型误差占比较高时，风-电转换模型的优化包括：
(1)基于新能源泛在信息平台，扩展风电运行全时空尺度的样本量，利用在线监测数据不断更新模型并排除异常点干扰，提高建模样本的数据质量。
(2)采用深度学习等统计学方法，将统计关系和风资源波动物理因果关系结合，提升模型精度。
(3)基于功率预测结果在一段时期内的非平稳特性，对风电功率预测结果的误差修正，改善风电出力爬坡事件的预测效果。
当发现误差校正环节的误差占比较高时，误差校正环节的优化包括：
(1)将检修计划与功率预测实现联动，将检修工作影响的计划开机容量和停开机时间信息提前输入功率预测系统。
(2)精准运维发电设备，减少非计划停运。
(3)开展设备非计划停运预测。
综上所述，本发明实施例提供的区域电网风力发电功率预测优化方法，利用简化风-电转换模型、场站预测数据、场站实测数据以及运行数据等多源数据，在调度侧定量化精细化分析各风电场的功率预测各关键环节的误差，进而精准定位预测水平较差场站的预测薄弱环节，根据各个关键环节引起的误差有的放矢地优化风力发电功率预测的各个关键环节，有针对性的开展相应的优化举措以高效提升风电场功率预测水平。
举例来说，针对重点偏差事件，通过计算偏差时段功率预测各环节的误差及占比，分析预测偏差成因，有针对性的优化功率预测的各个关键环节。
例如，特殊天气事件导致的预测偏差往往表现为Model环节的预测偏差较大，通过开发特殊天气事件预警应用，变事后分析为事前预警，建立寒潮、大风、覆冰等极端气象的预警模型，结合NWP信息并给出各类特殊天气事件的预警风险和预警等级。
另外，通过开展年、季、月的长周期误差评价，可精准定位预测水平较差的场站及其预测薄弱环节，开展有针对性的帮扶指导，提升风力发电功率预测水平。
在一个可选的实施例中，参见图6，该区域电网风力发电功率预测优化方法还可以包括：
步骤S150：对所述历史运行数据进行预处理。
其中，通过对所述历史运行数据进行预处理，剔除异常数据等，以利于提高后续建立的简化风-电转换模型的精度。
在一个可选的实施例中，历史运行数据包括：多个时刻对应的功率值及其对应的多个场站实测风速，功率值和风速一一对应，例如：ti时刻的风速为Di，对应的功率值为Wi，参见图7，该步骤S150可以包括以下内容：
步骤S151：根据预设功率间隔将多个功率值划分至多个功率区间；
其中，该预设功率间隔可根据用户需求由用户自行设定，例如，可以设置为25kW、20kW、10kW、5kW等，本发明实施例对此不作限制。
以预设功率间隔为20kW为例，将风电场功率数据按照从0到额定功率划分为多个区间，区间长度为20kW，各功率区间为[0,20]、[20,40]、…、[p-20,p]、…、[Pe-20,Pe]，其中，Pe为额定功率。
步骤S152：采用核密度函数计算一功率区间内的功率值所对应的各场站实测风速的概率密度。
具体地，从历史运行数据获取该功率区间内的功率值所对应的场站实测风速；然后，采用核密度函数计算各场站实测风速的概率密度。
其中，所述核密度函数的表达式为：
其中，x表示场站实测风速，
表示场站实测风速x的概率密度，h表示预设功率间隔，n表示该功率区间内的功率值所对应的场站实测风速个数，xi表示该功率区间内第i个场站实测风速；K()为核函数。
另外，核函数可选用下式所示的高斯核函数实现：
步骤S153：根据该功率区间内的功率值所对应的各场站实测风速及其概率密度剔除异常数据。
具体包括：
步骤I：对该功率区间内的功率值所对应的场站实测风速由小到大进行排序，得到风速序列[v1,v2,…,vn]及其对应的概率密度序列[P1,P2,…,Pn]；
步骤II：遍历所述概率密度序列[P1,P2,…,Pn]得到概率密度最大值Pk及其对应的风速vk。
步骤III：从概率密度最大值Pk开始，沿着Pk～Pn的方向，判断Pk+1-Pk的绝对值小于Pk+2-Pk+1的绝对值是否成立；
若否，则将Pk对应的风速vk作为功率区间的最大风速vmax；
若是，继续判断Pk+2-Pk+1的绝对值是否小于Pk+3-Pk+2的绝对值，若否，则将Pk+1对应的风速vk+1作为功率区间的最大风速vmax，若是，继续判断Pk+3-Pk+2的绝对值是否小于Pk+4-Pk+3的绝对值，以此类推，直到不满足判断条件为止；
从概率密度最大值Pk开始，沿着Pk～P1的方向，判断Pk-Pk-1的绝对值小于Pk-1-Pk-2的绝对值是否成立；
若否，则将Pk对应的风速vk作为功率区间的最小风速vmin；
若是，继续判断Pk-1-Pk-2的绝对值是否小于Pk-2-Pk-3的绝对值，若否，将Pk+1对应的风速vk+1作为功率区间的最小风速vmin，若是，继续判断判断Pk-2-Pk-3的绝对值是否小于Pk-3-Pk-4的绝对值，以此类推，直到不满足判断条件为止,；
将风速序列[v1,v2,…,vn]中风速在vmin～vmax之外的风速及其对应的功率值删除。
在一个可选的实施例中，参见图8，该区域电网风力发电功率预测优化方法还可以包括：
步骤S550：根据所述区域电网内各风电场的风力发电功率预测的各个关键环节引起的误差解耦评价所述区域电网的风力发电功率预测误差。
具体地，区域电网风力发电功率预测各环节误差取决于各风电场功率预测各环节的误差。评价区域电网风力发电功率预测误差情况主要包括两方面：一方面是区域电网的整体功率预测水平，例如总误差、各子区域误差、各环节的误差贡献占比；另一方面是各风电场的预测水平，包括整体预测水平和各环节预测误差情况。
其中，评价区域电网中各风电场预测水平的指标包括：
1)各风电场预测误差。即第i个风电场的预测误差(单位：MW)即Etotal-i。
2)各风电场预测过程中各关键环节的误差，即第i个风电场由数值天气预报引起的预测误差ENWP-i、第i个风电场由风-电转换模型引起的预测误差Emodel-i、第i个风电场由结果校正环节引起的预测误差Erevise-i。
3)各风电场预测过程中各关键环节的误差贡献占比，即第i个风电场由数值天气预报引起的预测误差ENWP-i的占比RNWP-i、第i个风电场由风-电转换模型引起的预测误差Emodel-i的占比Rmodel-i，第i个风电场由结果校正环节引起的预测误差Erevise-i的占比Rrevise-i。
RNWP-i＝|ENWP-i|÷(|ENWP-i|+|Emodel-i|+|Erevise-i|)
Rmodel-i＝|ENWP-i|÷(|ENWP-i|+|Emodel-i|+|Erevise-i|)
Rrevise-i＝|ENWP-i|÷(|ENWP-i|+|Emodel-i|+|Erevise-i|)
另外，评价区域电网风力发电功率预测水平的指标包括：
1)总预测误差、各子区域误测误差、各风电场功率预测误差。
其中，区域电网的总预测误差等于区域电网中所有风电场的预测误差之和，各子区域预测误差等于该子区域中所有风电场的预测误差之和。
2)区域电网区域内所有风电场的功率预测各关键环节的误差占比，即区域电网中由数值天气预报引起的预测误差的占比RNWP、区域电网中由风-电转换模型引起的预测误差的占比Rmodei，区域电网中由结果校正环节引起的预测误差的占比Rrevise。
在一个可选的实施例中，场站预测数据包括：场站预测功率；场站实测数据还包括：场站实测气象数据等，运行数据包括：计划开机容量、实际开机容量以及额定装机容量等；参见图9，该步骤S300可以包括以下内容：
步骤S310：根据所述场站预测功率、所述计划开机容量以及所述实际开机容量计算准确开机容量条件下的等效预测功率。
具体地，利用所述实际开机容量除以所述计划开机容量的商乘以所述场站预测功率得到准确开机容量条件下的等效预测功率。
其中，采用下式实现：
Pcapacity-i＝Ppredict-i×(Cactual-i÷Cscheduling-i)
Pcapacity-i表示准确开机容量条件下的等效预测功率，Ppredict-i表示场站预测功率，Cactual-i表示实际开机容量，Cscheduling-i表示计划开机容量。
步骤S320：根据所述场站实测气象数据、所述简化风-电转换模型、所述计划开机容量以及所述额定装机容量得到准确风资源条件下的等效预测功率。
具体地，将所述场站实测气象数据输入所述简化风-电转换模型得到准确风资源条件下的预测发电量；然后，利用所述计划开机容量除以所述额定装机容量的商乘以准确风资源条件下的预测发电量得到准确风资源条件下的等效预测功率。
其中，采用下式实现：
Psun-pc-i＝PC(Sactual-i)×(Cscheduling-i÷Crated-i)
Psun-pc-i表示准确风资源条件下的等效预测功率，Sactual-i表示场站实测气象数据，PC()表示简化风-电转换模型，Cscheduling-i表示计划开机容量，Crated-i表示额定装机容量。
步骤S330：根据所述场站预测气象数据、所述简化风-电转换模型、所述计划开机容量以及所述额定装机容量得到预测风资源条件下的等效预测功率。
具体地，将场站预测气象数据输入简化风-电转换模型得到预测风资源条件下的预测发电量；然后，利用所述计划开机容量除以所述额定装机容量的商乘以预测风资源条件下的预测发电量得到预测风资源条件下的等效预测功率。
其中，采用下式实现：
Ppredict-pc-i＝PC(Spredict-i)×(Cscheduling-i÷Crated-i)
Ppredict-pc-i表示预测风资源条件下的等效预测功率，PC()表示简化风-电转换模型，Spredict-i表示场站预测气象因素，Cscheduling-i表示计划开机容量，Crated-i表示额定装机容量。
在一个可选的实施例中，关键环节包括：数值天气预报环节、转换模型环节以及校正环节；参见图10，该步骤S500可以包括以下内容：
步骤S510：根据所述预测风资源条件下的等效预测功率以及所述准确风资源条件下的等效预测功率得到所述风电场的所述数值天气预报环节引起的误差。
其中，参见图11，采用下式实现：
ENWP-i≈ENWP-PC-i＝Ppredict-pc-i-Psun-pc-i
ENWP-i表示NWP环节误差，Ppredict-pc-i表示预测风资源条件下的等效预测功率，Psun-pc-i表示准确风资源条件下的等效预测功率，ENWP-PC-i表示简化模型条件下NWP环节的预测误差。
步骤S520：根据所述场站预测功率以及所述准确开机容量条件下的等效预测功率得到所述校正环节引起的误差。
其中，采用下式实现：
Erevise-i＝Ppredict-i-Pcapacity-i
Erevise-i为预测结果校正环节误差，Ppredict-i为场站预测功率，Pcapacity-i表示准确开机容量条件下的等效预测功率。
步骤S530：根据所述风力发电功率预测总误差减去所述数值天气预报环节引起的误差以及所述校正环节引起的误差得到所述模型环节引起的误差。
其中，采用下式实现：
Emodel-i＝Etotal-i-ENWP-i-Erevise-i
Etotal-i为风力发电功率预测总误差，ENWP-i、Emodel-i和Erevise-i分别为NWP环节误差、模型环节误差、预测结果校正环节误差。
综上所述，本发明实施例提供的区域电网风力发电功率预测优化方法，在调度侧开展任一时段或时刻或关键环节的功率预测误差精细化评价，实现对新能源功率预测运行情况的精准监测，通过定量化分析各环节误差贡献占比，准确定位问题场站并分析其预测误差组成，即可对风电场较大偏差事件进行量化评估，计算预测偏差事件中各环节误差的占比，精确分析预测偏差事件成因；可通过开展年、季、月的长周期误差评价，可精准定位预测水平较差场站的预测薄弱环节，有的放矢地改进预测方法，开展有针对性的开展相应的优化举措，高效提升风电场功率预测水平。
根据本方案提出的区域电网功率预测误差精细化评价指标体系，完成区域电网风力发电功率预测运行的精细化评价，指出预测水平较差的风电场和薄弱环节，给出有针对性的优化建议和方向。
其中，根据评价结果开展的功率预测优化策略主要有三部分，一是根据评价结果可锁定水平较差的风电场，有针对性的开展帮扶指导工作，提升其预测水平；二是根据解耦评价结果，挖掘功率预测三个主要环节中具体哪个环节贡献了较大的预测误差，有针对性的开展定期或不定期修正模型参数等优化工作；三是如果在连续一段时间发现规律性的预测误差，来不及进行子站预测优化，可先在区域电网的调度主站端开展预测结果的校正，提升功率预测精度。
为了帮助本领域技术人员更好地理解本发明实施例，下面以一具体的风电场为例，对本发明实施例提供的区域电网风力发电功率预测优化方法的步骤进行详细说明：
(1)获取区域电网内一风电场的历史运行数据(如图12所示，图中风电场正常数据应为两条直线之间部分，但大量异常数据湮没了所需的正常数据)、场站预测气象数据、场站实测气象数据、场站预测功率、场站实际功率、计划开机容量、实际开机容量以及额定装机容量等；
(2)根据预设功率间隔将历史数据中的多个功率值划分至多个功率区间；
参见图13，示出了750kW～760kW功率区间的原始散点图。该功率区间内的风速范围为5～21，从图中初步观察可知，正常数据集中于7～12区间，因此需要精确识别并剔除其它异常数据。
(3)采用核密度函数计算一功率区间内的功率值所对应的各场站实测风速的概率密度；
750kW～760kW功率区间内风速的核密度函数拟合结果如图14所示。
(4)对该功率区间内的功率值所对应的场站实测风速由小到大进行排序，得到风速序列[v1,v2,…,vn]及其对应的概率密度序列[P1,P2,…,Pn]；
(5)遍历该概率密度序列[P1,P2,…,Pn]得到概率密度最大值Pk；
(6)从概率密度最大值Pk开始，判断Pk+1-Pk的绝对值小于Pk+2-Pk+1的绝对值是否成立；若是，继续判断Pk+2-Pk+1的绝对值是否小于Pk+3-Pk+2的绝对值，以此类推，直到不满足判断条件为止，将此时的概率密度对应的风速设为该功率区间的最大风速vmax；
(7)从概率密度最大值Pk开始，判断Pk-Pk-1的绝对值小于Pk-1-Pk-2的绝对值是否成立；若是，继续判断Pk-1-Pk-2的绝对值是否小于Pk-2-Pk-3的绝对值，以此类推，直到不满足判断条件为止，将此时的概率密度对应的风速设为该功率区间的最小风速vmin；
(8)将风速序列[v1,v2,…,vn]中风速在vmin～vmax之外的风速及其对应的功率值删除。剔除异常数据后的750kW～760kW功率区间散点图如图15所示，识别并剔除异常数据后，风速区间缩短为7.5～10。
(9)对预处理后的历史运行数据(如图16所示，异常数据得以有效识别并剔除，最终结果呈现为风电场正常运行功率带)进行拟合得到该风电场的简化风-电转换模型；
(10)利用场站预测功率减去场站实际功率得到风力发电功率预测总误差；
(11)利用实际开机容量除以计划开机容量的商乘以场站预测功率得到准确开机容量条件下的等效预测功率；
(12)将场站实测气象数据输入简化风-电转换模型得到准确风资源条件下的预测发电量；
(13)利用计划开机容量除以额定开机容量的商乘以准确风资源条件下的预测发电量得到准确风资源条件下的等效预测功率。
(14)将场站预测气象数据输入简化风-电转换模型得到预测风资源条件下的预测发电量；
(15)利用计划开机容量除以额定开机容量的商乘以预测风资源条件下的预测发电量得到预测风资源条件下的等效预测功率。
(16)利用预测风资源条件下的等效预测功率减去准确风资源条件下的等效预测功率得到数值天气预报环节引起的误差；
(17)利用场站预测功率减去准确开机容量条件下的等效预测功率得到该风电场的该校正环节引起的误差
(18)利用风力发电功率预测总误差减去该数值天气预报环节引起的误差以及该校正环节引起的误差得到该模型环节引起的误差。
(19)根据该区域电网内各风电场的风力发电功率预测的各个关键环节引起的误差解耦评价该区域电网的风力发电功率预测误差。
(20)根据各个关键环节引起的误差优化风力发电功率预测的各个关键环节。
其中，本发明实施例中提供的方法步骤的先后顺序并非本发明实施例的唯一顺序，相关步骤可以根据需要调换顺序或者相关步骤可以并行进行，以增加本发明实施例的灵活性和适应性。
下面，举例说明本发明实施例提供的区域电网风力发电功率预测优化方法在实际应用中取得的效果。
2019年5月16日，在负荷晚峰17:00-22:30时间，京津唐电网风力发电功率预测出现明显预测偏差，京津唐风电实际出力先降后升，变化幅度大、速度快，与日前预测曲线偏离明显。
按照本发明提出的区域电网风力发电功率预测优化方法，分别提取了沽源、康保、尚义、万全、金山岭等重点汇集区不同风电场的NWP、实测气象数据、预测功率、实际功率、运行日志及开机容量等多源数据，进行了功率预测各环节的误差测算。具体时序曲线如图17所示，各环节误差统计如表1所示。
表1京津唐电网5月16晚峰时段风电预测误差统计表
根据测算结果，分析此次晚峰时段预测偏差的主要特点：一是NWP误差占比高，在晚峰时段，沽源、康保、尚义、万全、金山岭等风电汇集区域的10座风电场的NWP误差占比平均值为74％，模型误差占比均值26％，NWP误差是整体误差的主要来源；二是NWP误差方向一致，各风电场在晚峰时段的NWP等效误差均为正向误差，即NWP预测数据大于实际数据，导致预测功率大于实际出力；三是不存在校正环节的等效误差，调取运行日志核查，各风电场当天的实际开机均按日前开机计划执行，没有发生预测校正环节误差。计算结果表明，NWP环节的正向误差是此次晚峰时段风电预测偏差事件的主要原因。
通过该实际应用可以看出，本发明实施例通过的区域电网风电功率预测误差解耦评价方法，能够在调度侧定量化精细化分析各风电功率预测各关键环节的误差，进而精准定位预测水平较差场站的预测薄弱环节，后续开展有针对性的开展相应的优化举措以高效提升风电功率预测水平。
为了使本领域技术人员更好地理解本发明的技术方案，举例对本发明提供的方法的效果进行说明。
以京津唐电网9座风电场为例，2019年1—7月功率预测平均准确率为85.8％。各风电场预测误差解耦测算结果如表2所示，三个预测环节的误差平均贡献率分别为58.8％、40.5％和0.7％。以预测准确率最高的红松风电场为例，NWP环节、Model环节和校正环节三个主要预测环节的误差占比分别为65.5％、30.8％和3.7％。
表2典型风电场功率预测各环节误差统计
从长期测算结果看，数值天气预报是造成预测误差的首要来源，风-电转换模型环节是造成预测误差的重要来源。在三个主要环节中，NWP环节误差平均贡献率最高，为58.8％，同时，NWP环节误差与总误差呈较强正相关关系，平均相关系数为0.76(见表3)。Model环节的误差贡献平均占比为40.5％，其误差与总误差呈一定正相关关系，平均相关系数为0.39(见表3)。NWP环节误差和Model环节误差共同构成了功率预测总误差的基本面。
表3主要环节误差与总误差的相关性统计
风-电转换模型环节是预测水平较低场站的普遍短板。在测算风电场中，准确率高的风电场Model环节误差贡献率较低，而准确率低的风电场Model环节误差贡献率普遍偏高：七里风电场预测准确率最低，其Model环节误差贡献率为44.1％；红松风电场预测准确率最高，其Model环节的误差贡献率为30.8％。Model环节误差是水平较差场站应重点解决的问题。
NWP误差通常是较大预测偏差事件的主要成因。选取各场站预测准确率最低的10天进行测算：9座风电场的预测平均准确率仅为69.4％，NWP环节误差平均贡献率为65.4％，较平均水平上升了6.4％，详见表4，测算结果表明发生预测较大偏差的主要原因是数值天气预报偏差。持续提升NWP环节水平是减少预测较大偏差事件出现的重点方向。
校正环节对整体误差影响较小，但个别场站的非计划停运导致部分时段出现较大误差。2019年1-7月，9座测算风电场出现非计划停运事件共76起，累计机组停运1032台·次，涉及装机容量1716MW。校正环节误差的平均贡献率为0.3％，表明总体影响不大，各风电场均能按检修计划准确上报次日开机容量。
但个别风电场非计划停运后，日前开机容量估算不准确造成了较大的预测偏差。例如，红松风电场4月30日至5月3日，1号主变维修导致28.8MW风电机组非计划停运，由于日前开机容量未准确估算，导致校正环节误差贡献率分别达到34.6％、41.1％、37.6％和12.2％。莲花滩风电场和长青风电场也出现了相似现象。校正环节误差反映了风电场在功率预测工作上的精心程度，以及发电设备的运维水平。
NWP误差通常是较大预测偏差事件的主要成因。选取各场站预测准确率最低的10天进行测算：9座风电场的预测平均准确率仅为69.4％，NWP环节误差平均贡献率为65.4％，较平均水平上升了6.4％，详见表4，测算结果表明发生预测较大偏差的主要原因是数值天气预报偏差。持续提升NWP环节水平是减少预测较大偏差事件出现的重点方向。
表4预测较大偏差时段的各环节误差统计
基于同一发明构思，本申请实施例还提供了一种区域电网风力发电功率预测优化装置，可以用于实现上述实施例所描述的方法，如下面的实施例所述。由于区域电网风力发电功率预测优化装置解决问题的原理与上述方法相似，因此区域电网风力发电功率预测优化装置的实施可以参见上述方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图18是本发明实施例中的区域电网风力发电功率预测优化装置的结构框图；如图18所示，该区域电网风力发电功率预测优化装置包括：数据获取模块10、建模模块20、风力发电功率预测总误差获取模块30、等效预测数据获取模块40、误差解耦评价模块50以及预测优化模块60。
数据获取模块10获取区域电网内一风电场的历史运行数据、场站预测气象数据、场站预测数据、场站实测数据以及运行数据。
其中，该历史运行数据包括一段时间(比如一个月、一季度、一年或几年等)内多个时刻该风电场运营时的场站实测风速及该时刻对应的功率值，即实测风速的时间序列数据及一一对应的功率时间序列数据。
场站预测气象数据为场站所在地的数值电气预报数据，包括了影响风力发电的多种气象因素，如场站预测风速、场站预测风向、场站预测气温、场站预测气压等。
值得说明的是，场站预测气象数据包括：场站预测风速，在此基础上，为了进一步提高预测精度，还可以包括：场站预测风向、场站预测气温、场站预测气压等中的一个或多个。
场站实测数据可以包括：风电场上报的场站实测天气数据以及实测功率值等参数。
场站实测天气数据包括场站设置的采集装置所采集的场站实测风速，在此基础上，还可以包括：场站实测风向、场站实测气温、场站实测气压等。
运行数据为风电场运行过程中的相关数据，如计划开机容量、实际开机容量以及额定装机容量等。
场站预测数据为场站预测功率等，由场站侧的预测模型预测得到或者又功率预测服务商预测得到，由场站端将其内存储的场站预测功率上报至调度侧服务器。
建模模块20根据该历史运行数据建立该风电场的简化风-电转换模型。
值得说明的是，由于电网调度侧无法全部获取并部署每个风电场的功率预测服务商提供的风-电转换模型，因此，需要利用风电场大量的历史数据开展建模，得到简化风-电转换模型。
简化风-电转换模型是指描述风资源气象要素与风力发电设备有功功率之间关系的数学模型。在实际生产中，由于受到天气条件、机组发电性能等因素的影响，风速与电力往往呈现出复杂映射关系，为了保证功率预测准确性，通常需要考虑复杂多变的机组运行工况开展精细化建模，从而获得较强适用性的简化风-电转换模型。
风力发电功率预测总误差获取模块30根据该场站预测数据以及该场站实测数据获取风力发电功率预测总误差；
其中，场站预测数据包括：场站预测功率，该场站实测数据包括：场站实际功率；风力发电功率预测总误差获取模块30包括：风力发电功率预测总误差获取单元，利用该场站预测功率减去该场站实际功率得到该风力发电功率预测总误差。
即计算方式如式(1)所示。
Etotal-i＝Ppredict-i-Pactual-i＝ENWP-i+Emodel-i+Erevise-i (1)
Etotal-i为风力发电功率预测总误差，Ppredict-i为场站预测功率，Pactual-i为场站实际功率，ENWP-i、Emodel-i和Erevise-i分别为NWP环节误差、简化风-电转换模型环节误差、预测结果校正环节误差，单位均为MW。
等效预测数据获取模块40根据所述简化风-电转换模型、所述场站预测气象数据、所述场站预测数据、所述场站实测数据以及所述运行数据得到等效预测数据。
其中，通过引入气象和开机方式信息等得到等效预测数据。
具体地，通过将场站实测数据以及场站预测气象数据带入简化风-电转换模型，能够得到实测情况和预测情况下的等效预测数据，并可根据运行数据得到实际工况下的等效预测数据。
误差解耦评价模块50根据该风力发电功率预测总误差以及该等效预测数据得到该风电场的风力发电功率预测的各个关键环节引起的误差。
具体地，根据实测情况和预测情况下的等效预测数据以及实际工况下的等效预测数据以及预测功率，并结合风力发电功率预测总误差，得到各个关键环节引起的误差。
预测优化模块60根据各个关键环节引起的误差优化风力发电功率预测的各个关键环节。
具体地，风力发电功率预测的关键环节包括：数值天气预报环节、模型环节以及校正环节。根据各环节引起的误差，有针对性地对各关键环节进行优化，以提高功率预测精度。
其中，当发现数值天气预报误差占比较高时，数值天气预报环节的优化包括：
(1)开展大气模式参数化调优。
大气模式次网格物理过程参数化方案捕捉不能被数值模式显式解析的物理过程，是10-100km尺度的中短期预报技巧提升的关键，也是按照预测对象特点“定制”数值天气预报模式的关键。不同区域的气候和气象特点、甚至观测点布局都影响模式优化结果。针对新能源汇集区域的主要气象预测指标，基于统计回归和深度学习模型，实现定制的网格加密和参数化方案，进而优化新能源中尺度预报模式。
(2)建立多源气象数值网格观测平台，研究攻关气象数值集合预报技术。
通过气象网格数值观测平台实现全气象要素多源观测信息的融合接入与管理，改善新能源气象观测数据少、质量差的问题。开展电网的新能源气象集合预报，采用多个天气预报模式、多个初值分别进行预测，降低模型参数和初值的不确定性对最终结果的影响，减小了极端误差出现的概率。
当发现风-电转换模型误差占比较高时，风-电转换模型的优化包括：
(1)基于新能源泛在信息平台，扩展风电运行全时空尺度的样本量，利用在线监测数据不断更新模型并排除异常点干扰，提高建模样本的数据质量。
(2)采用深度学习等统计学方法，将统计关系和风资源波动物理因果关系结合，提升模型精度。
(3)基于功率预测结果在一段时期内的非平稳特性，对风电功率预测结果的误差修正，改善风电出力爬坡事件的预测效果。
当发现误差校正环节的误差占比较高时，误差校正环节的优化包括：
(1)将检修计划与功率预测实现联动，将检修工作影响的计划开机容量和停开机时间信息提前输入功率预测系统。
(2)精准运维发电设备，减少非计划停运。
(3)开展设备非计划停运预测。
综上所述，本发明实施例提供的区域电网风力发电功率预测优化装置，利用简化风-电转换模型、场站预测数据、场站实测数据以及运行数据等多源数据，在调度侧定量化精细化分析各风电场的功率预测各关键环节的误差，进而精准定位预测水平较差场站的预测薄弱环节，根据各个关键环节引起的误差有的放矢地优化风力发电功率预测的各个关键环节，有针对性的开展相应的优化举措以高效提升风电场功率预测水平。
举例来说，针对重点偏差事件，通过计算偏差时段功率预测各环节的误差及占比，分析预测偏差成因，有针对性的优化功率预测的各个关键环节。
例如，特殊天气事件导致的预测偏差往往表现为Model环节的预测偏差较大，通过开发特殊天气事件预警应用，变事后分析为事前预警，建立寒潮、大风、覆冰等极端气象的预警模型，结合NWP信息并给出各类特殊天气事件的预警风险和预警等级。
另外，通过开展年、季、月的长周期误差评价，可精准定位预测水平较差的场站及其预测薄弱环节，开展有针对性的帮扶指导，提升风力发电功率预测水平。
在一个可选的实施例中，该区域电网风力发电功率预测优化装置还可以包括：区域误差评价模块，根据该区域电网内各风电场的风力发电功率预测的各个关键环节引起的误差解耦评价该区域电网的风力发电功率预测误差。
具体地，区域电网风力发电功率预测各环节误差取决于各风电场功率预测各环节的误差。评价区域电网风力发电功率预测误差情况主要包括两方面：一方面是区域电网的整体功率预测水平，例如总误差、各子区域误差、各环节的误差贡献占比；另一方面是各风电场的预测水平，包括整体预测水平和各环节预测误差情况。
其中，评价区域电网中各风电场预测水平的指标包括：
1)各风电场预测误差。即第i个风电场的预测误差(单位：MW)即Etotal-i。
2)各风电场预测过程中各关键环节的误差，即第i个风电场由数值天气预报引起的预测误差ENWP-i、第i个风电场由风-电转换模型引起的预测误差Emodel-i、第i个风电场由结果校正环节引起的预测误差Erevise-i。
3)各风电场预测过程中各关键环节的误差贡献占比，即第i个风电场由数值天气预报引起的预测误差ENWP-i的占比RNWP-i、第i个风电场由风-电转换模型引起的预测误差Emodel-i的占比Rmodel-i，第i个风电场由结果校正环节引起的预测误差Erevise-i的占比Rrevise-i。
RNWP-i＝|ENWP-i|÷(|ENWP-i|+|Emodel-i|+|Erevise-i|)
Rmodel-i＝|ENWP-i|÷(|ENWP-i|+|Emodel-i|+|Erevise-i|)
Rrevise-i＝|ENWP-i|÷(|ENWP-i|+|Emodel-i|+|Erevise-i|)
另外，评价区域电网风力发电功率预测水平的指标包括：
1)总预测误差、各子区域误测误差、各风电场功率预测误差。
其中，区域电网的总预测误差等于区域电网中所有风电场的预测误差之和，各子区域预测误差等于该子区域中所有风电场的预测误差之和。
2)区域电网区域内所有风电场的功率预测各关键环节的误差占比，即区域电网中由数值天气预报引起的预测误差的占比RNWP、区域电网中由风-电转换模型引起的预测误差的占比Rmodei，区域电网中由结果校正环节引起的预测误差的占比Rrevise。
在一个可选的实施例中，该区域电网风力发电功率预测优化装置还可以包括：数据预处理模块，对该历史运行数据进行预处理。
其中，通过对所述历史运行数据进行预处理，剔除异常数据等，以利于提高后续建立的简化风-电转换模型的精度。
在一个可选的实施例中，历史运行数据包括：多个时刻对应的功率值及其对应的多个场站实测风速，功率值和风速一一对应，例如：ti时刻的风速为Di，对应的功率值为Wi，数据预处理模块包括：区间划分单元、概率密度获取单元以及异常数据剔除单元。
区间划分单元根据预设功率间隔将多个功率值划分至多个功率区间；
其中，该预设功率间隔可根据用户需求由用户自行设定，例如，可以设置为25kW、20kW、10kW、5kW等，本发明实施例对此不作限制。
以预设功率间隔为20kW为例，将风电场功率数据按照从0到额定功率划分为多个区间，区间长度为20kW，各功率区间为[0,20]、[20,40]、…、[p-20,p]、…、[Pe-20,Pe]，其中，Pe为额定功率。
概率密度获取单元采用核密度函数计算一功率区间内的功率值所对应的各场站实测风速的概率密度；
具体地，从历史运行数据获取该功率区间内的功率值所对应的场站实测风速；然后，采用核密度函数计算各场站实测风速的概率密度。
其中，所述核密度函数的表达式为：
其中，x表示场站实测风速，
表示场站实测风速x的概率密度，h表示预设功率间隔，n表示该功率区间内的功率值所对应的场站实测风速个数，xi表示该功率区间内第i个场站实测风速；K()为核函数。
另外，核函数可选用下式所示的高斯核函数实现：
异常数据剔除单元根据该功率区间内的功率值所对应的各场站实测风速及其概率密度剔除异常数据。
具体包括：
步骤I：对该功率区间内的功率值所对应的场站实测风速由小到大进行排序，得到风速序列[v1,v2,…,vn]及其对应的概率密度序列[P1,P2,…,Pn]；
步骤II：遍历所述概率密度序列[P1,P2,…,Pn]得到概率密度最大值Pk及其对应的风速vk。
步骤III：从概率密度最大值Pk开始，沿着Pk～Pn的方向，判断Pk+1-Pk的绝对值小于Pk+2-Pk+1的绝对值是否成立；
若否，则将Pk对应的风速vk作为功率区间的最大风速vmax；
若是，继续判断Pk+2-Pk+1的绝对值是否小于Pk+3-Pk+2的绝对值，若否，则将Pk+1对应的风速vk+1作为功率区间的最大风速vmax，若是，继续判断Pk+3-Pk+2的绝对值是否小于Pk+4-Pk+3的绝对值，以此类推，直到不满足判断条件为止；
从概率密度最大值Pk开始，沿着Pk～P1的方向，判断Pk-Pk-1的绝对值小于Pk-1-Pk-2的绝对值是否成立；
若否，则将Pk对应的风速vk作为功率区间的最小风速vmin；
若是，继续判断Pk-1-Pk-2的绝对值是否小于Pk-2-Pk-3的绝对值，若否，将Pk+1对应的风速vk+1作为功率区间的最小风速vmin，若是，继续判断判断Pk-2-Pk-3的绝对值是否小于Pk-3-Pk-4的绝对值，以此类推，直到不满足判断条件为止,；
将风速序列[v1,v2,…,vn]中风速在vmin～vmax之外的风速及其对应的功率值删除。
在一个可选的实施例中，该建模模块20包括：数据拟合单元，对该历史运行数据进行拟合得到该风电场的简化风-电转换模型。
具体地，可将历史运行数据输入MATLAB软件中，调用MATLAB软件中的数据拟合功能，得到表征气象因素与电场功率之间的对应关系的二次多项式函数，在实际应用中，为了准确预测功率，一般会拟合多个因素(如场站预测风速、场站预测风向、场站预测气温、场站预测气压)与功率之间的函数关系式，用于功率预测。
在另一个可选的实施例中，可采用统计模型实现简化风-电转换模型，其本质是利用统计学方法匹配系统的输入(包括NWP、历史数据等)和预测功率之间的物理因果关系，将NWP各气象要素(如风速、风向等)、历史NWP各气象要素以及历史风电场运行数据(如实测功率、实测风速、实测风向等)输入统计模型中，得到风电场预测功率，统计模型可采用分段线性回归、卡尔曼滤波、神经网络、支持向量机等技术实现。
在一个可选的实施例中，场站预测数据包括：场站预测功率；场站实测数据包括：场站实测气象数据，该运行数据包括：计划开机容量、实际开机容量以及额定装机容量；等效预测数据获取模块40包括：第一等效预测功率获取单元、第二等效预测功率获取单元以及第三等效预测功率获取单元。
第一等效预测功率获取单元根据该场站预测功率、该计划开机容量以及该实际开机容量计算准确开机容量条件下的等效预测功率；
其中，第一等效预测功率获取单元包括：第一计算子单元，利用该实际开机容量除以该计划开机容量的商乘以该场站预测功率得到准确开机容量条件下的等效预测功率。
采用下式实现：
Pcapacity-i＝Ppredict-i×(Cactual-i÷Cscheduling-i)
Pcapacity-i表示准确开机容量条件下的等效预测功率，Ppredict-i表示场站预测功率，Cactual-i表示实际开机容量，Cscheduling-i表示计划开机容量。
第二等效预测功率获取单元根据该场站实测气象数据、该简化风-电转换模型、该计划开机容量以及该额定装机容量得到准确风资源条件下的等效预测功率；
其中，第二等效预测功率获取单元包括：第一预测发电量获取子单元以及第二计算子单元。
第一预测发电量获取子单元将该场站实测气象数据输入该简化风-电转换模型得到准确风资源条件下的预测发电量；
第二计算子单元利用该计划开机容量除以该额定装机容量的商乘以准确风资源条件下的预测发电量得到准确风资源条件下的等效预测功率。
采用下式实现：
Psun-pc-i＝PC(Sactual-i)×(Cscheduling-i÷Crated-i)
Psun-pc-i表示准确风资源条件下的等效预测功率，Sactual-i表示场站实测气象数据，PC()表示简化风-电转换模型，Cscheduling-i表示计划开机容量，Crated-i表示额定装机容量。
第三等效预测功率获取单元根据该场站预测气象数据、该简化风-电转换模型、该计划开机容量以及该额定装机容量得到预测风资源条件下的等效预测功率。
其中，第三等效预测功率获取单元包括：第二预测发电量获取子单元以及第三计算子单元。
第二预测发电量获取子单元将该场站预测气象数据输入该简化风-电转换模型得到预测风资源条件下的预测发电量；
第三计算子单元利用该计划开机容量除以该额定装机容量的商乘以预测风资源条件下的预测发电量得到预测风资源条件下的等效预测功率。
采用下式实现：
Ppredict-pc-i＝PC(Spredict-i)×(Cscheduling-i÷Crated-i)
Ppredict-pc-i表示预测风资源条件下的等效预测功率，PC()表示简化风-电转换模型，Spredict-i表示场站预测风速，Cscheduling-i表示计划开机容量，Crated-i表示额定装机容量。
在一个可选的实施例中，关键环节包括：数值天气预报环节、模型环节以及校正环节；误差解耦评价模块包括：数值天气预报环节误差评价单元、校正环节误差评价单元以及模型环节误差评价单元。
数值天气预报环节误差评价单元根据该预测风资源条件下的等效预测功率以及该准确风资源条件下的等效预测功率得到该风电场的该数值天气预报环节引起的误差；
采用下式实现：
ENWP-i≈ENWP-PC-i＝Ppredict-pc-i-Psun-pc-i
ENWP-i表示NWP环节误差，Ppredict-pc-i表示预测风资源条件下的等效预测功率，Psun-pc-i表示准确风资源条件下的等效预测功率，ENWP-PC-i表示简化模型条件下NWP环节的预测误差。
校正环节误差评价单元根据该场站预测功率以及该准确开机容量条件下的等效预测功率得到该风电场的该校正环节引起的误差；
采用下式实现：
Erevise-i＝Ppredict-i-Pcapacity-i
Erevise-i为预测结果校正环节误差，Ppredict-i为场站预测功率，Pcapacity-i表示准确开机容量条件下的等效预测功率。
模型环节误差评价单元根据该风力发电功率预测总误差减去该数值天气预报环节引起的误差以及该校正环节引起的误差得到该风电场的该模型环节引起的误差。
采用下式实现：
Emodel-i＝Etotal-i-ENWP-i-Erevise-i
Etotal-i为风力发电功率预测总误差，ENWP-i、Emodel-i和Erevise-i分别为NWP环节误差、模型环节误差、预测结果校正环节误差。
综上所述，本发明实施例提供的区域电网风力发电功率预测优化装置，在调度侧开展任一时段或时刻或关键环节的功率预测误差精细化评价，实现对新能源功率预测运行情况的精准监测，通过定量化分析各环节误差贡献占比，准确定位问题场站并分析其预测误差组成，即可对风电场较大偏差事件进行量化评估，计算预测偏差事件中各环节误差的占比，精确分析预测偏差事件成因；可通过开展年、季、月的长周期误差评价，可精准定位预测水平较差场站的预测薄弱环节，有的放矢地改进预测方法，开展有针对性的开展相应的优化举措，高效提升风电场功率预测水平。
根据本方案提出的区域电网功率预测误差精细化评价指标体系，完成区域电网风力发电功率预测运行的精细化评价，指出预测水平较差的风电场和薄弱环节，给出有针对性的优化建议和方向。
其中，根据评价结果开展的功率预测优化策略主要有三部分，一是根据评价结果可锁定水平较差的风电场，有针对性的开展帮扶指导工作，提升其预测水平；二是根据解耦评价结果，挖掘功率预测三个主要环节中具体哪个环节贡献了较大的预测误差，有针对性的开展定期或不定期修正模型参数等优化工作；三是如果在连续一段时间发现规律性的预测误差，来不及进行子站预测优化，可先在区域电网的调度主站端开展预测结果的校正，提升功率预测精度。
上述实施例阐明的装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为电子设备，具体的，电子设备例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
在一个典型的实例中电子设备具体包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现下述步骤：
获取区域电网内一风电场的历史运行数据、场站预测气象数据、场站预测数据、场站实测数据以及运行数据；
根据所述历史运行数据建立所述风电场的简化风-电转换模型；
根据所述场站预测数据以及所述场站实测数据获取风力发电功率预测总误差；
根据所述简化风-电转换模型、所述场站预测气象数据、所述场站预测数据、所述场站实测数据以及所述运行数据得到等效预测数据；
根据所述风力发电功率预测总误差以及所述等效预测数据得到所述风电场的风力发电功率预测的各个关键环节引起的误差；
根据各个关键环节引起的误差优化风力发电功率预测的各个关键环节。
从上述描述可知，本发明实施例提供的电子设备，可用于定量化精细化分析功率预测各关键环节的误差，进而精准定位预测水平较差场站的预测薄弱环节，有针对性的开展相应的优化举措以高效提升风电场功率预测水平。
下面参考图19，其示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备600的结构示意图。
如图19所示，电子设备600包括中央处理单元(CPU)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(RAM))603中的程序而执行各种适当的工作和处理。在RAM603中，还存储有系统600操作所需的各种程序和数据。CPU601、ROM602、以及RAM603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。
以下部件连接至I/O接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如LAN卡，调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装如存储部分608。
特别地，根据本发明的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明的实施例包括一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现下述步骤：
获取区域电网内一风电场的历史运行数据、场站预测气象数据、场站预测数据、场站实测数据以及运行数据；
根据所述历史运行数据建立所述风电场的简化风-电转换模型；
根据所述场站预测数据以及所述场站实测数据获取风力发电功率预测总误差；
根据所述简化风-电转换模型、所述场站预测气象数据、所述场站预测数据、所述场站实测数据以及所述运行数据得到等效预测数据；
根据所述风力发电功率预测总误差以及所述等效预测数据得到所述风电场的风力发电功率预测的各个关键环节引起的误差；
根据各个关键环节引起的误差优化风力发电功率预测的各个关键环节。
从上述描述可知，本发明实施例提供的计算机可读存储介质，可用于定量化精细化分析功率预测各关键环节的误差，进而精准定位预测水平较差场站的预测薄弱环节，有针对性的开展相应的优化举措以高效提升风电场功率预测水平。
在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (30)
1.一种区域电网风力发电功率预测优化方法，其特征在于，包括：
获取区域电网内一风电场的历史运行数据、场站预测气象数据、场站预测数据、场站实测数据以及运行数据；
根据所述历史运行数据建立所述风电场的简化风-电转换模型；
根据所述场站预测数据以及所述场站实测数据获取风力发电功率预测总误差；
根据所述简化风-电转换模型、所述场站预测气象数据、所述场站预测数据、所述场站实测数据以及所述运行数据得到等效预测数据；
根据所述风力发电功率预测总误差以及所述等效预测数据得到所述风电场的风力发电功率预测的各个关键环节引起的误差；
根据各个关键环节引起的误差优化风力发电功率预测的各个关键环节。
2.根据权利要求1所述的区域电网风力发电功率预测优化方法，其特征在于，还包括：
根据所述区域电网内各风电场的风力发电功率预测的各个关键环节引起的误差解耦评价所述区域电网的风力发电功率预测误差。
3.根据权利要求1所述的区域电网风力发电功率预测优化方法，其特征在于，还包括：
对所述历史运行数据进行预处理。
4.根据权利要求3所述的区域电网风力发电功率预测优化方法，其特征在于，所述历史运行数据包括：多个功率值及其对应的多个场站实测风速；
所述对所述历史运行数据进行预处理，包括：
根据预设功率间隔将多个功率值划分至多个功率区间；
采用核密度函数计算一功率区间内的功率值所对应的各场站实测风速的概率密度；
根据该功率区间内的功率值所对应的各场站实测风速及其概率密度剔除异常数据。
5.根据权利要求4所述的区域电网风力发电功率预测优化方法，其特征在于，所述核密度函数的表达式为：
其中，x表示场站实测风速，
表示场站实测风速x的概率密度，h表示预设功率间隔，n表示该功率区间内的功率值所对应的场站实测风速个数，xi表示该功率区间内第i个场站实测风速；K()为核函数。
6.根据权利要求4所述的区域电网风力发电功率预测优化方法，其特征在于，所述根据该功率区间内的功率值所对应的各场站实测风速及其概率密度剔除异常数据，包括：
对该功率区间内的功率值所对应的场站实测风速由小到大进行排序，得到风速序列[v1,v2,…,vn]及其对应的概率密度序列[P1,P2,…,Pn]；
遍历所述概率密度序列[P1,P2,…,Pn]得到概率密度最大值Pk；
从概率密度最大值Pk开始，判断Pk+1-Pk的绝对值小于Pk+2-Pk+1的绝对值是否成立；若是，继续判断Pk+2-Pk+1的绝对值是否小于Pk+3-Pk+2的绝对值，以此类推，直到不满足判断条件为止，将此时的概率密度对应的风速设为该功率区间的最大风速vmax；
从概率密度最大值Pk开始，判断Pk-Pk-1的绝对值小于Pk-1-Pk-2的绝对值是否成立；若是，继续判断Pk-1-Pk-2的绝对值是否小于Pk-2-Pk-3的绝对值，以此类推，直到不满足判断条件为止，将此时的概率密度对应的风速设为该功率区间的最小风速vmin；
将风速序列[v1,v2,…,vn]中风速在vmin～vmax之外的风速及其对应的功率值删除。
7.根据权利要求1所述的区域电网风力发电功率预测优化方法，其特征在于，所述根据所述历史运行数据建立所述风电场的简化风-电转换模型，包括：
对所述历史运行数据进行拟合得到所述风电场的简化风-电转换模型。
8.根据权利要求1所述的区域电网风力发电功率预测优化方法，其特征在于，所述场站预测气象数据包括：场站预测风速。
9.根据权利要求8所述的区域电网风力发电功率预测优化方法，其特征在于，所述场站预测气象数据还包括：场站预测风向、场站预测气温、场站预测气压中的至少一个。
10.根据权利要求1所述的区域电网风力发电功率预测优化方法，其特征在于，所述场站预测数据包括：场站预测功率；所述场站实测数据包括：场站实测气象数据，所述运行数据包括：计划开机容量、实际开机容量以及额定装机容量；
所述根据所述简化风-电转换模型、所述场站预测气象数据、所述场站预测数据、所述场站实测数据以及所述运行数据得到等效预测数据，包括：
根据所述场站预测功率、所述计划开机容量以及所述实际开机容量计算准确开机容量条件下的等效预测功率；
根据所述场站实测气象数据、所述简化风-电转换模型、所述计划开机容量以及所述额定装机容量得到准确风资源条件下的等效预测功率；
根据所述场站预测气象数据、所述简化风-电转换模型、所述计划开机容量以及所述额定装机容量得到预测风资源条件下的等效预测功率。
11.根据权利要求10所述的区域电网风力发电功率预测优化方法，其特征在于，所述根据所述场站预测功率、所述计划开机容量以及所述实际开机容量计算准确开机容量条件下的等效预测功率，包括：
利用所述实际开机容量除以所述计划开机容量的商乘以所述场站预测功率得到准确开机容量条件下的等效预测功率。
12.根据权利要求10所述的区域电网风力发电功率预测优化方法，其特征在于，所述根据所述场站实测气象数据、所述简化风-电转换模型、所述计划开机容量以及所述额定装机容量得到准确风资源条件下的等效预测功率，包括：
将所述场站实测气象数据输入所述简化风-电转换模型得到准确风资源条件下的预测发电量；
利用所述计划开机容量除以所述额定装机容量的商乘以准确风资源条件下的预测发电量得到准确风资源条件下的等效预测功率。
13.根据权利要求10所述的区域电网风力发电功率预测优化方法，其特征在于，所述根据所述场站预测气象数据、所述简化风-电转换模型、所述计划开机容量以及所述额定装机容量得到预测风资源条件下的等效预测功率，包括：
将所述场站预测气象数据输入所述简化风-电转换模型得到预测风资源条件下的预测发电量；
利用所述计划开机容量除以所述额定装机容量的商乘以预测风资源条件下的预测发电量得到预测风资源条件下的等效预测功率。
14.根据权利要求10所述的区域电网风力发电功率预测优化方法，其特征在于，所述关键环节包括：数值天气预报环节、模型环节以及校正环节；
所述根据所述风力发电功率预测总误差以及所述等效预测数据得到所述风电场的风力发电功率预测的各个关键环节引起的误差，包括：
根据所述预测风资源条件下的等效预测功率以及所述准确风资源条件下的等效预测功率得到所述风电场的所述数值天气预报环节引起的误差；
根据所述场站预测功率以及所述准确开机容量条件下的等效预测功率得到所述风电场的所述校正环节引起的误差；
根据所述风力发电功率预测总误差减去所述数值天气预报环节引起的误差以及所述校正环节引起的误差得到所述风电场的所述模型环节引起的误差。
15.根据权利要求1所述的区域电网风力发电功率预测优化方法，其特征在于，所述场站预测数据包括：场站预测功率，所述场站实测数据包括：场站实际功率；
所述根据所述场站预测数据以及所述场站实测数据获取风力发电功率预测总误差，包括：
利用所述场站预测功率减去所述场站实际功率得到所述风力发电功率预测总误差。
16.一种区域电网风力发电功率预测优化装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，获取区域电网内一风电场的历史运行数据、场站预测气象数据、场站预测数据、场站实测数据以及运行数据；
建模模块，根据所述历史运行数据建立所述风电场的简化风-电转换模型；
风力发电功率预测总误差获取模块，根据所述场站预测数据以及所述场站实测数据获取风力发电功率预测总误差；
等效预测数据获取模块，根据所述简化风-电转换模型、所述场站预测气象数据、所述场站预测数据、所述场站实测数据以及所述运行数据得到等效预测数据；
误差解耦评价模块，根据所述风力发电功率预测总误差以及所述等效预测数据得到所述风电场的风力发电功率预测的各个关键环节引起的误差；
预测优化模块，根据各个关键环节引起的误差优化风力发电功率预测的各个关键环节。
17.根据权利要求16所述的区域电网风力发电功率预测优化装置，其特征在于，还包括：
区域误差评价模块，根据所述区域电网内各风电场的风力发电功率预测的各个关键环节引起的误差解耦评价所述区域电网的风力发电功率预测误差。
18.根据权利要求16所述的区域电网风力发电功率预测优化装置，其特征在于，还包括：
数据预处理模块，对所述历史运行数据进行预处理。
19.根据权利要求18所述的区域电网风力发电功率预测优化装置，其特征在于，所述历史运行数据包括：多个功率值及其对应的多个场站实测风速；
所述数据预处理模块包括：
区间划分单元，根据预设功率间隔将多个功率值划分至多个功率区间；
概率密度获取单元，采用核密度函数计算一功率区间内的功率值所对应的各场站实测风速的概率密度；
异常数据剔除单元，根据该功率区间内的功率值所对应的各场站实测风速及其概率密度剔除异常数据。
20.根据权利要求16所述的区域电网风力发电功率预测优化装置，其特征在于，所述建模模块包括：
数据拟合单元，对所述历史运行数据进行拟合得到所述风电场的简化风-电转换模型。
21.根据权利要求16所述的区域电网风力发电功率预测优化装置，其特征在于，所述场站预测气象数据包括：场站预测风速。
22.根据权利要求21所述的区域电网风力发电功率预测优化装置，其特征在于，所述场站预测气象数据还包括：场站预测风向、场站预测气温、场站预测气压中的至少一个。
23.根据权利要求16所述的区域电网风力发电功率预测优化装置，其特征在于，所述场站预测数据包括：场站预测功率；所述场站实测数据包括：场站实测气象数据，所述运行数据包括：计划开机容量、实际开机容量以及额定装机容量；
所述等效预测数据获取模块包括：
第一等效预测功率获取单元，根据所述场站预测功率、所述计划开机容量以及所述实际开机容量计算准确开机容量条件下的等效预测功率；
第二等效预测功率获取单元，根据所述场站实测气象数据、所述简化风-电转换模型、所述计划开机容量以及所述额定装机容量得到准确风资源条件下的等效预测功率；
第三等效预测功率获取单元，根据所述场站预测气象数据、所述简化风-电转换模型、所述计划开机容量以及所述额定装机容量得到预测风资源条件下的等效预测功率。
24.根据权利要求23所述的区域电网风力发电功率预测优化装置，其特征在于，所述第一等效预测功率获取单元包括：
第一计算子单元，利用所述实际开机容量除以所述计划开机容量的商乘以所述场站预测功率得到准确开机容量条件下的等效预测功率。
25.根据权利要求23所述的区域电网风力发电功率预测优化装置，其特征在于，所述第二等效预测功率获取单元包括：
第一预测发电量获取子单元，将所述场站实测气象数据输入所述简化风-电转换模型得到准确风资源条件下的预测发电量；
第二计算子单元，利用所述计划开机容量除以所述额定装机容量的商乘以准确风资源条件下的预测发电量得到准确风资源条件下的等效预测功率。
26.根据权利要求23所述的区域电网风力发电功率预测优化装置，其特征在于，所述第三等效预测功率获取单元包括：
第二预测发电量获取子单元，将所述场站预测气象数据输入所述简化风-电转换模型得到预测风资源条件下的预测发电量；
第三计算子单元，利用所述计划开机容量除以所述额定装机容量的商乘以预测风资源条件下的预测发电量得到预测风资源条件下的等效预测功率。
27.根据权利要求23所述的区域电网风力发电功率预测优化装置，其特征在于，所述关键环节包括：数值天气预报环节、模型环节以及校正环节；
所述误差解耦评价模块包括：
数值天气预报环节误差评价单元，根据所述预测风资源条件下的等效预测功率以及所述准确风资源条件下的等效预测功率得到所述风电场的所述数值天气预报环节引起的误差；
校正环节误差评价单元，根据所述场站预测功率以及所述准确开机容量条件下的等效预测功率得到所述风电场的所述校正环节引起的误差；
模型环节误差评价单元，根据所述风力发电功率预测总误差减去所述数值天气预报环节引起的误差以及所述校正环节引起的误差得到所述风电场的所述模型环节引起的误差。
28.根据权利要求16所述的区域电网风力发电功率预测优化装置，其特征在于，所述场站预测数据包括：场站预测功率，所述场站实测数据包括：场站实际功率；
所述风力发电功率预测总误差获取模块包括：
风力发电功率预测总误差获取单元，利用所述场站预测功率减去所述场站实际功率得到所述风力发电功率预测总误差。
29.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至15任一项所述的区域电网风力发电功率预测优化方法的步骤。
30.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至15任一项所述的区域电网风力发电功率预测优化方法的步骤。
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