CN111626476A - 一种风电场风力发电量预测方法 - Google Patents

一种风电场风力发电量预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及风力发电技术领域，提供一种风电场风力发电量预测方法，包括：首先获取风力发电量采集序列x(0)，并计算k阶累加生成序列x(1)；然后基于灰色GM(1,1)模型对生成序列x(1)建模，并结合曲线拟合法与最小二乘法求解灰色GM(1,1)模型的参数；接着建立基于误差修正的灰色GM(1,1)模型，并利用优化算法求解该模型参数；最后根据基于误差修正的灰色GM(1,1)模型，利用迭代法得到生成序列x(1)的拟合序列
Figure DDA0002463225640000011
并计算未来一天风力发电量的生成序列值
Figure DDA0002463225640000012
根据累加和累减的互逆运算，得到采集序列x(0)的拟合序列
Figure DDA0002463225640000013
并计算未来一天风力发电量的预测值
Figure DDA0002463225640000014
本发明能够提高风力发电量预测的精度。

Description

一种风电场风力发电量预测方法
技术领域
本发明涉及风力发电技术领域，特别是涉及一种风电场风力发电量预测方法。
背景技术
风力发电是一种再生能源，其在发电过程中能够有效节省标煤并减少二氧化硫、二氧化碳和氮氧化物等气体排放量。开展风力发电量的短期预测对于电力系统调度人员制定发电计划、安排备用容量、增加系统运行的可靠性、减少对系统稳定性的影响以及规划电力系统的发展和计划检修安排等有着十分重要的意义。
常见的风力发电量预测方法包括灰色预测、神经网络、支持向量机、自回归滑动平均模型等。而风电场风力发电量不仅受天气因素影响大，还与风电场设备运行、调度管理等因素有关。风力发电量时间序列数值波动范围大，建模和预测相对较为困难，现有预测方法的准确性不够高。其中，灰色GM(1,1)模型在小样本数据预测方面取得了一定的成果，但是现有的基于灰色GM(1,1)模型的风力发电量预测方法在数据点较少时直接通过差分代替微分，带来了较大的误差，降低了预测精度。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供一种风电场风力发电量预测方法，能够提高风力发电量预测的精度。
本发明的技术方案为：
一种风电场风力发电量预测方法，其特征在于，包括下述步骤：
步骤1：采集风电场风力发电量历史数据和当日数据，得到风力发电量采集序列 x(0)＝(x(0)(1),x(0)(2),…,x(0)(i),…,x(0)(n-1),x(0)(n))；其中，n为风力发电量采集序列中的数据点总数，x(0)(i)为数据采集时间段内第i日的风力发电量，第n日为当日；
步骤2：计算风力发电量采集序列x(0)的k阶累加生成序列为 x(1)＝(x(1)(1),x(1)(2),…,x(1)(i),...,x(1)(n-1),x(1)(n))；其中，k为分数阶累加阶次，
Figure BDA0002463225620000011
Γ()为Gamma函数；
步骤3：基于灰色GM(1,1)模型对生成序列x(1)进行建模，并结合曲线拟合法与最小二乘法求解灰色GM(1,1)模型的参数：
步骤3.1：基于灰色GM(1,1)模型对生成序列x(1)建立白化微分方程为
Figure BDA0002463225620000021
其中，a为发展系数，b为灰色作用量，t为时间变量；
步骤3.2：利用曲线拟合法构建生成序列x(1)的拟合模型为S(i)，利用最小二乘法将拟合模型S(i)转换为误差平方和极小值模型：
Figure BDA0002463225620000022
求解所述误差平方和极小值模型得到S(i)的各未知参数；其中，Q为拟合模型的误差平方和；
步骤3.3：利用拟合函数S(i)的导数S'(i)代替白化微分方程中的微分项
Figure BDA0002463225620000023
得到白化微分方程的离散形式为
S'(i)+ax(1)(i)＝b i＝1,2,...,n
写成矩阵形式为
Figure BDA0002463225620000024
利用最小二乘法得到[a b]T＝(BTB)-1BTY
其中，
Figure BDA0002463225620000025
步骤4：建立基于误差修正的灰色GM(1,1)模型，并利用优化算法求解基于误差修正的灰色GM(1,1)模型的参数：
步骤4.1：建立基于误差修正的灰色GM(1,1)模型为
x(1)(i+1)＝βx(1)(i)+αe(i)+λ,i＝1，2,…,n-1
其中，α、λ均为误差修正系数，β为灰色GM(1,1)模型的系数；
Figure BDA0002463225620000031
为基于误差修正的灰色GM(1,1)模型得到生成序列x(1)中x(1)(i)的拟合值，
Figure BDA0002463225620000032
对基于误差修正的灰色GM(1,1)模型进行分解，得到分解形式的基于误差修正的灰色 GM(1,1)模型为
x(1)(i+1)＝β1x(1)(i)+β2+α1e(i)+α2,i＝1，2,…,n-1，
其中，e(1)＝0,e(2)＝0，α1、α2均为误差修正系数，β1、β2均为灰色GM(1,1)模型的系数；
步骤4.2：求解参数β1、β2：将离散灰色GM(1,1)模型表示为
x(1)(i+1)＝β1x(1)(i)+β2，i＝1，2，…,n
通过迭代计算得到
Figure BDA0002463225620000033
求解灰色GM(1,1)模型的白化微分方程
Figure BDA0002463225620000034
的时间响应函数为
Figure 100002_1
得到β1＝e-a，
Figure BDA0002463225620000036
步骤4.3：利用优化算法求解参数α1、α2；
步骤5：根据分解形式的基于误差修正的灰色GM(1,1)模型，利用迭代法得到生成序列x(1)的拟合序列
Figure BDA0002463225620000037
根据累加和累减的互逆运算，得到风力发电量采集序列x(0)的拟合序列
Figure BDA0002463225620000038
Figure BDA0002463225620000039
步骤6：根据分解形式的基于误差修正的灰色GM(1,1)模型，计算得到未来一天风力发电量的生成序列值
Figure BDA00024632256200000310
根据累加和累减的互逆运算，得到未来一天风力发电量的预测值为
Figure BDA0002463225620000041
在线显示和更新未来一天风力发电量的预测值
Figure BDA0002463225620000042
进一步的，所述步骤2中，k＝1.2。
进一步的，所述步骤3.2包括下述步骤：
步骤3.2.1：利用多项式拟合法构建k阶累加生成序列x(1)的拟合模型为 S(i)＝s0+s1i+s2i2+...+smim；其中，m为多项式函数S(i)的次数，m＜n，s0、s1、s2、...、sm均为多项式拟合系数；
步骤3.2.2：利用最小二乘法将拟合模型S(i)转换为误差平方和极小值模型：
Figure BDA0002463225620000043
步骤3.2.3：求解所述误差平方和极小值模型，得到s0、s1、s2、...、sm的值。
进一步的，所述步骤4.3具体包括：利用遗传算法对分解形式的基于误差修正的灰色 GM(1,1)模型进行优化求解，得到误差修正系数α1、α2的最优值；其中，误差修正系数α1、α2的区间范围均设置为[-5，5]，优化过程最大迭代次数为M代，适应度函数为
Figure BDA0002463225620000044
本发明的有益效果为：
本发明基于灰色GM(1,1)模型对生成序列x(1)进行建模，并结合曲线拟合法与最小二乘法求解灰色GM(1,1)模型的参数，在此基础上建立基于误差修正的灰色GM(1,1)模型，并利用优化算法求解基于误差修正的灰色GM(1,1)模型的参数来进行风力发电量预测，提高了利用小样本预测风力发电量的精度。
附图说明
图1为本发明的风电场风力发电量预测方法的流程图。
图2为具体实施方式中风力发电量采集序列的曲线示意图。
图3为具体实施方式中风力发电量生成序列的曲线示意图。
图4为具体实施方式中风力发电量多项式拟合的曲线示意图。
图5为具体实施方式中基于误差修正的灰色GM(1,1)模型对风力发电量采集序列拟合得到的拟合序列的曲线示意图。
图6为具体实施方式中基于误差修正的灰色GM(1,1)模型对风力发电量采集序列拟合的相对误差绝对值的曲线示意图。
图7为具体实施方式中仅采用1.2阶累加生成算法和采用1.2阶累加算法结合多项式拟合算法的灰色GM(1,1)模型对风力发电量采集序列拟合得到的拟合序列的曲线示意图。
图8为具体实施方式中仅采用1.2阶累加生成算法和采用1.2阶累加算法结合多项式拟合算法的灰色GM(1,1)模型对风力发电量采集序列拟合的相对误差绝对值的曲线示意图。
具体实施方式
下面将结合附图和具体实施方式，对本发明作进一步描述。
如图1所示，本发明的风电场风力发电量预测方法，包括下述步骤：
步骤1：采集风电场风力发电量历史数据和当日数据，得到风力发电量采集序列 x(0)＝(x(0)(1),x(0)(2),...,x(0)(i),...,x(0)(n-1),x(0)(n))；其中，n为风力发电量采集序列中的数据点总数，x(0)(i)为数据采集时间段内第i日的风力发电量， (x(0)(1),x(0)(2),...,x(0)(i),...,x(0)(n-1))为风力发电量历史数据，第n日为当日。
本实施例中，采集辽宁省某风电场2019年某月共计10日的风力发电量数据，即获得风力发电量采集序列x(0)＝(x(0)(1),x(0)(2),...,x(0)(i),...,x(0)(10))，具体如图2所示。
步骤2：计算风力发电量采集序列x(0)的k阶累加生成序列为 x(1)＝(x(1)(1),x(1)(2),...,x(1)(i),…,x(1)(n-1),x(1)(n))。
其中，k为分数阶累加阶次，k的值可以为非整数。
Figure BDA0002463225620000051
Γ() 为Gamma函数，Gamma函数的定义为：
Figure BDA0002463225620000052
其中x的实部需要满足大于0的条件。
由于风力的不可控性，通常风力发电量采集序列x(0)的数值波动变化大。通常情况下，生成序列要具有较好的光滑性，因而需要对风力发电量采集序列x(0)进行累加变换，对x(0)分别进行一阶和1.2阶累加生成变换，相应的风力发电量生成序列如图3所示。相比较而言，一阶累加生成序列的光滑性不如1.2阶累加生成序列，因而本实施例中，对风力发电量采集序列x(0)进行1.2阶累加生成变换，获得风力发电量的1.2阶累加生成序列。
步骤3：基于灰色GM(1,1)模型对生成序列x(1)进行建模，并结合曲线拟合法与最小二乘法求解灰色GM(1,1)模型的参数：
步骤3.1：基于灰色GM(1,1)模型对生成序列x(1)建立白化微分方程为
Figure BDA0002463225620000061
其中，a为发展系数，b为灰色作用量，t为时间变量。
步骤3.2：利用曲线拟合法构建生成序列x(1)的拟合模型为S(i)，利用最小二乘法将拟合模型S(i)转换为误差平方和极小值模型：
Figure BDA0002463225620000062
求解所述误差平方和极小值模型得到S(i)的各未知参数；其中，Q为拟合模型的误差平方和。
步骤3.3：利用拟合函数S(i)的导数S'(i)代替白化微分方程中的微分项
Figure BDA0002463225620000063
得到白化微分方程的离散形式为
S'(i)+ax(1)(i)＝b i＝1,2,…,n
写成矩阵形式为
Figure BDA0002463225620000064
利用最小二乘法得到[a b]T＝(BTB)-1BTY
其中，
Figure BDA0002463225620000065
现有基于灰色GM(1,1)模型的风电场风力发电量预测方法中，常用差分代替公式中
Figure BDA0002463225620000071
的微分，设Δt＝(t+1)-t＝1，则
Figure BDA0002463225620000072
可以表示为：
x(1)(i+1)-x(1)(i)+ax(1)(i+1)＝b
上式称为灰色GM(1,1)模型的原始形式。
最小二乘法是一种通过误差的平方和最小化寻找数据的最佳函数匹配的方法。利用最小二乘法求得灰色GM(1,1)模型的原始形式中参数a和b，形式为：
[a b]T＝(BTB)-1BTY
其中，
Figure BDA0002463225620000073
此外，灰色GM(1,1)模型的基本形式可以表示为
x(1)(i+1)-x(1)(i)+az(1)(i+1)＝b
其中，z(1)为紧邻均值生成序列
Figure BDA0002463225620000074
利用最小二乘法求得灰色GM(1,1)模型的基本形式中参数a和b：
[a b]T＝(BTB)-1BTY
其中，
Figure BDA0002463225620000075
Y＝[x(1)(2)-x(1)(1),x(1)(3)-x(1)(2),…，x(1)(n)-x(1)(n-1)]T。
灰色GM(1,1)模型的基本形式可以进一步表示为
Figure BDA0002463225620000076
即
Figure BDA0002463225620000077
在白化微分方程
Figure BDA0002463225620000078
的离散化过程中，当风力发电量的生成序列x(1)数据点个数n较少时，直接通过差分代替微分容易带来较大误差。本发明考虑邻近多个数据之间的非线性关系，在灰色GM(1,1)模型基础上，采用曲线拟合并求导代替白化微分方程中的微分项，通过拟合关系式S(i)求解微分项
Figure BDA0002463225620000081
也即采用x(1)(i)的连续关系即利用拟合函数S(i)求解
Figure BDA0002463225620000082
曲线拟合法可以为多项式拟合、指数拟合及非线性最小二乘拟合等。本实施例中，采用多项式拟合法，具体包括下述步骤：
步骤3.2.1：利用多项式拟合法构建k阶累加生成序列x(1)的拟合模型为 S(i)＝s0+s1i+s2i2+…+smim；其中，m为多项式函数S(i)的次数，m＜n，s0、s1、s2、…、sm均为多项式拟合系数；
步骤3.2.2：利用最小二乘法将拟合模型S(i)转换为误差平方和极小值模型：
Figure BDA0002463225620000083
步骤3.2.3：求解所述误差平方和极小值模型，得到s0、s1、s2、...、sm的值。
本实施例中，m＝4，S(i)＝s0+s1i+s2i2+smi3+smi4，通过求解，得到各多项式拟合系数分别为s4＝0.1659,s3＝-3.6102,s2＝28.5288,s1＝-37.8166,s0＝65.0441，得到的拟合曲线如图4所示。
本实施例中，拟合函数的导数可以表示为
Figure BDA0002463225620000084
也即
Figure BDA0002463225620000085
因而，白化微分方程的离散形式为
s1+2s2i+3s3i2+4s4i3+ax(1)(i)＝b i＝1,2,...,n
写成矩阵形式为
Figure BDA0002463225620000091
利用最小二乘法得到[a b]T＝(BTB)-1BTY
其中，
Figure BDA0002463225620000092
本实施例中，分别直接使用最小二乘法以及使用本发明的结合曲线拟合法与最小二乘法的方法求解灰色GM(1,1)模型的参数，二者结果如表1所示。
表1
Figure BDA0002463225620000093
步骤4：建立基于误差修正的灰色GM(1,1)模型，并利用优化算法求解基于误差修正的灰色GM(1,1)模型的参数：
步骤4.1：建立基于误差修正的灰色GM(1,1)模型为
x(1)(i+1)＝βx(1)(i)+αe(i)+λ,i＝1，2,…,n-1
其中，α、λ均为误差修正系数，β为灰色GM(1,1)模型的系数；
Figure BDA0002463225620000094
Figure BDA0002463225620000095
为基于误差修正的灰色GM(1,1)模型得到生成序列x(1)中x(1)(i)的拟合值，
Figure BDA0002463225620000096
对基于误差修正的灰色GM(1,1)模型进行分解，得到分解形式的基于误差修正的灰色 GM(1,1)模型为
x(1)(i+1)＝β1x(1)(i)+β2+α1e(i)+α2,i＝1，2,…,n-1，
其中，e(1)＝0,e(2)＝0，α1、α2均为误差修正系数，β1、β2均为灰色GM(1,1)模型的系数。
步骤4.2：求解参数β1、β2：将离散灰色GM(1,1)模型(也称作DGM(1,1))表示为
x(1)(i+1)＝β1x(1)(i)+β2，i＝1，2，…,n
通过迭代计算得到
Figure BDA0002463225620000101
求解灰色GM(1,1)模型的白化微分方程
Figure BDA0002463225620000102
的时间响应函数为
Figure 2
灰色GM(1,1)模型的白化微分方程
Figure BDA0002463225620000104
的解和离散灰色GM(1,1)模型 x(1)(i+1)＝β1x(1)(i)+β2，i＝1，2，…,n的解是一致的，从而得到β1＝e-a，
Figure BDA0002463225620000105
其中，对e-a根据麦克劳林级数展开，得到
Figure BDA0002463225620000106
Figure BDA0002463225620000107
当a的数值足够小时，高次项可以忽略。
得到
Figure BDA0002463225620000108
进一步得到β1＝1.4144,β2＝24.0022。
步骤4.3：利用优化算法求解参数α1、α2：
本发明先确定参数β1，β2是为了简化求解过程，提高优化参数的能力和效率。本实施例中，利用遗传算法对分解形式的基于误差修正的灰色GM(1,1)模型进行优化求解，得到误差修正系数α1、α2的最优值；其中，误差修正系数α1、α2的区间范围均设置为[-5，5]，优化过程最大迭代次数为M＝1000代，适应度函数为
Figure BDA0002463225620000109
Figure BDA00024632256200001010
可以通过
Figure BDA00024632256200001011
的累减运算得到。利用优化算法得到的结果为α1＝0.9257,α2＝3.3580，fmin＝11.9862％。
在误差修正过程中，以往误差修正模型和灰色模型的建模过程是独立的。以往误差修正模型需要先利用灰色GM(1,1)模型求解风力发电量生成序列x(1)的拟合值
Figure BDA00024632256200001012
再对
Figure BDA00024632256200001013
进行建模和预测，从而对
Figure BDA00024632256200001014
进行修正。即以往误差修正模型
Figure BDA00024632256200001015
中
Figure BDA00024632256200001016
为基于灰色GM(1,1)模型得到风力发电量生成序列x(1)中x(1)(i)的拟合值。而本发明中
Figure BDA0002463225620000111
Figure BDA0002463225620000112
为基于误差修正的灰色 GM(1,1)模型得到生成序列x(1)中x(1)(i)的拟合值。可以看到，本发明中误差修正过程和建模过程是同时进行的，误差修正项和模型求解迭代在同一模型方程中。
步骤5：根据分解形式的基于误差修正的灰色GM(1,1)模型，利用迭代法得到生成序列x(1)的拟合序列
Figure BDA0002463225620000113
根据累加和累减的互逆运算，得到风力发电量采集序列x(0)的拟合序列
Figure BDA0002463225620000114
Figure BDA0002463225620000115
本实施例中，风力发电量采集序列的拟合值、风力发电量采集序列拟合的相对误差绝对值分别如图5、图6所示。为了验证本发明的有效性，将本发明与另外两种方法包括仅采用 1.2阶累加生成算法的灰色GM(1,1)模型x(1)(i+1)-x(1)(i)+az(1)(i+1)＝b、采用1.2阶累加算法结合多项式拟合算法的灰色GM(1,1)模型的实验结果进行对比。另外两种方法下风力发电量采集序列的拟合值、风力发电量采集序列拟合的相对误差绝对值分别如图7、图8所示。本申请与另外两种方法的风力发电量采集序列拟合的相对误差绝对值如表2所示。表2中，
Figure BDA0002463225620000116
平均相对误差绝对值。
其中，拟合的相对误差绝对值Δ的定义为
Figure BDA0002463225620000117
平均相对误差绝对值
Figure BDA0002463225620000118
的定义为：
Figure BDA0002463225620000119
结合图6和图8以及表2可以看出，相比仅采用1.2阶累加生成算法的灰色GM(1,1)模型和采用1.2阶累加算法结合多项式拟合算法的灰色GM(1,1)模型，本发明的基于误差修正的灰色GM(1,1)模型对风力发电量采集序列拟合的相对误差较小，大大提高了拟合精度。
步骤6：根据分解形式的基于误差修正的灰色GM(1,1)模型，计算得到未来一天风力发电量的生成序列值
Figure BDA00024632256200001110
根据累加和累减的互逆运算，得到未来一天风力发电量的预测值为
Figure BDA0002463225620000121
在线显示和更新未来一天风力发电量的预测值
Figure BDA0002463225620000122
表2
Figure BDA0002463225620000123
本实施例中，仅采用1.2阶累加生成算法的灰色GM(1,1)模型、采用1.2阶累加算法结合多项式拟合算法的灰色GM(1,1)模型、本发明的基于误差修正的灰色GM(1,1)模型计算得到的未来一天风力发电量的预测值
Figure BDA0002463225620000124
和预测相对误差绝对值
Figure BDA0002463225620000125
如表3所示。
表3
Figure BDA0002463225620000126
由表3可以看出，相比仅采用1.2阶累加生成算法的灰色GM(1,1)模型和采用1.2阶累加算法结合多项式拟合算法的灰色GM(1,1)模型，本发明的基于误差修正的灰色GM(1,1)模型对未来一天风力发电量的预测误差较小。
本发明基于灰色GM(1,1)模型对生成序列x(1)进行建模，利用曲线拟合并求导代替白化微分方程中的微分项，并结合最小二乘法求解灰色GM(1,1)模型的参数，在此基础上建立基于误差修正的灰色GM(1,1)模型，并利用优化算法求解基于误差修正的灰色GM(1,1)模型的参数来进行风力发电量预测，误差修正过程和拟合建模过程同时进行，建模更为合理，可靠性更高，大大提高了风力发电量预测的精度。本发明能够有效提高灰色GM(1,1)模型在波动变化大的小样本时间序列中建模和预测的能力，能够应用于电力负荷的建模、分析和预测，尤其适用于其它小样本时间序列的建模、分析和预测问题，能够为风电场风力管理、电力调度提供决策支持、降低运行和维护成本，最大限度地利用风力发电、提高电网稳定性和风力发电站运营管理效率。
显然，上述实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。上述实施例仅用于解释本发明，并不构成对本发明保护范围的限定。基于上述实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，也即凡在本申请的精神和原理之内所作的所有修改、等同替换和改进等，均落在本发明要求的保护范围内。

Claims (4)

1.一种风电场风力发电量预测方法，其特征在于，包括下述步骤：
步骤1：采集风电场风力发电量历史数据和当日数据，得到风力发电量采集序列x(0)＝(x(0)(1),x(0)(2),...,x(0)(i),...,x(0)(n-1),x(0)(n))；其中，n为风力发电量采集序列中的数据点总数，x(0)(i)为数据采集时间段内第i日的风力发电量，第n日为当日；
步骤2：计算风力发电量采集序列x(0)的k阶累加生成序列为x(1)＝(x(1)(1),x(1)(2),...,x(1)(i),...,x(1)(n-1),x(1)(n))；其中，k为分数阶累加阶次，
Figure FDA0002463225610000011
Γ()为Gamma函数；
步骤3：基于灰色GM(1,1)模型对生成序列x(1)进行建模，并结合曲线拟合法与最小二乘法求解灰色GM(1,1)模型的参数：
步骤3.1：基于灰色GM(1,1)模型对生成序列x(1)建立白化微分方程为
Figure FDA0002463225610000012
其中，a为发展系数，b为灰色作用量，t为时间变量；
步骤3.2：利用曲线拟合法构建生成序列x(1)的拟合模型为S(i)，利用最小二乘法将拟合模型S(i)转换为误差平方和极小值模型：
Figure FDA0002463225610000013
求解所述误差平方和极小值模型得到S(i)的各未知参数；其中，Q为拟合模型的误差平方和；
步骤3.3：利用拟合函数S(i)的导数S'(i)代替白化微分方程中的微分项
Figure FDA0002463225610000014
得到白化微分方程的离散形式为
S'(i)+ax(1)(i)＝b i＝1,2,...,n
写成矩阵形式为
Figure FDA0002463225610000015
利用最小二乘法得到[a b]T＝(BTB)-1BTY
其中，
Figure FDA0002463225610000021
步骤4：建立基于误差修正的灰色GM(1,1)模型，并利用优化算法求解基于误差修正的灰色GM(1,1)模型的参数：
步骤4.1：建立基于误差修正的灰色GM(1,1)模型为
x(1)(i+1)＝βx(1)(i)+αe(i)+λ,i＝1，2,…,n-1
其中，α、λ均为误差修正系数，β为灰色GM(1,1)模型的系数；
Figure FDA0002463225610000022
Figure FDA0002463225610000028
为基于误差修正的灰色GM(1,1)模型得到生成序列x(1)中x(1)(i)的拟合值，
Figure FDA0002463225610000023
对基于误差修正的灰色GM(1,1)模型进行分解，得到分解形式的基于误差修正的灰色GM(1,1)模型为
x(1)(i+1)＝β1x(1)(i)+β2+α1e(i)+α2,i＝1，2,…,n-1，
其中，e(1)＝0,e(2)＝0，α1、α2均为误差修正系数，β1、β2均为灰色GM(1,1)模型的系数；
步骤4.2：求解参数β1、β2：将离散灰色GM(1,1)模型表示为
x(1)(i+1)＝β1x(1)(i)+β2，i＝1，2，…,n
通过迭代计算得到
Figure FDA0002463225610000024
求解灰色GM(1,1)模型的白化微分方程
Figure FDA0002463225610000025
的时间响应函数为
Figure 1
得到β1＝e-a，
Figure FDA0002463225610000027
步骤4.3：利用优化算法求解参数α1、α2；
步骤5：根据分解形式的基于误差修正的灰色GM(1,1)模型，利用迭代法得到生成序列x(1)的拟合序列
Figure FDA0002463225610000031
根据累加和累减的互逆运算，得到风力发电量采集序列x(0)的拟合序列
Figure FDA0002463225610000032
Figure FDA0002463225610000033
步骤6：根据分解形式的基于误差修正的灰色GM(1,1)模型，计算得到未来一天风力发电量的生成序列值
Figure FDA0002463225610000034
根据累加和累减的互逆运算，得到未来一天风力发电量的预测值为
Figure FDA0002463225610000035
在线显示和更新未来一天风力发电量的预测值
Figure FDA0002463225610000036
2.根据权利要求1所述的风电场风力发电量预测方法，其特征在于，所述步骤2中，k＝1.2。
3.根据权利要求1所述的风电场风力发电量预测方法，其特征在于，所述步骤3.2包括下述步骤：
步骤3.2.1：利用多项式拟合法构建k阶累加生成序列x(1)的拟合模型为S(i)＝s0+s1i+s2i2+...+smim；其中，m为多项式函数S(i)的次数，m＜n，s0、s1、s2、...、sm均为多项式拟合系数；
步骤3.2.2：利用最小二乘法将拟合模型S(i)转换为误差平方和极小值模型：
Figure FDA0002463225610000037
步骤3.2.3：求解所述误差平方和极小值模型，得到s0、s1、s2、…、sm的值。
4.根据权利要求1所述的风电场风力发电量预测方法，其特征在于，所述步骤4.3具体包括：利用遗传算法对分解形式的基于误差修正的灰色GM(1,1)模型进行优化求解，得到误差修正系数α1、α2的最优值；其中，误差修正系数α1、α2的区间范围均设置为[-5，5]，优化过程最大迭代次数为M代，适应度函数为
Figure FDA0002463225610000038
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