CN113344252A - 一种基于虚拟气象技术的风功率预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于虚拟气象技术的风功率预测方法，风功率预测方法的步骤为：步骤一，收集并计算数据；步骤二，根据步骤一的数据通过机器学习算法进行模型训练；步骤三，下载全球粗分辨率气象预报数据；步骤四，在目标区域运行模型；步骤五，预测得到风场中未来预报虚拟风速；步骤六，计算得到风场未来预报总功率。本发明的方法可以显著降低风功率预报的误差，提升风功率预报精度。
Description
技术领域
本发明涉及虚拟气象风功率预测技术领域，尤其涉及一种基于虚拟气象技术的风功率预测方法。
背景技术
随着风电产业的迅猛发展，风电并网容量迅速增加，风电与系统之间的联系越来越紧密。风能的波动性和间歇性引起的风电出力的变化给电力系统电能质量、安全稳定运行和经济效益带来不利影响。因此，进行风电功率预测具有重要的现实意义。
风电功率预测是指以风电场的历史气象信息，历史功率，结合风电机组的历史运行状态等数据建立风电场输出功率的预测模型。以风速、功率或数值天气预报数据作为模型的输入，结合风电机组的设备状态和运行工况，得到风电场未来的输出功率，实现电力调度部门对风电调度的要求。
根据风电功率预测模型的不同可分为物理方法、统计方法、学习方法和上述模型组合方法。物理方法是采用数值天气预报模型预测风速，将其作为其他统计模型输入进行功率预测。统计和学习方法通常不考虑风速变化的物理过程，而是基于历史统计数据和风电场输出功率之间建立映射关系来进行预测。这类方法预测精度随时间的增加而下降。组合方法通常包括物理和统计方法、学习方法的组合，可以降低风电功率预测误差，使预测精度大大提升。
目前针对风电场的风功率预报，常用预测方法为对风电场内逐台风机进行风速和功率预测，将单台风机的预测功率相加得到全场的预测风功率。这就要求对单台风机的风速预报及风功率预报有很高的要求，往往会导致整个风场的风功率预报出现较大偏差。
发明内容
为了解决上述技术所存在的不足之处，本发明提供了一种基于虚拟气象技术的风功率预测方法。
为了解决以上技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于虚拟气象技术的风功率预测方法，风功率预测方法的步骤为：
步骤一，收集并计算数据；
步骤二，根据步骤一的数据通过机器学习算法进行模型训练；
步骤三，下载全球粗分辨率气象预报数据；
步骤四，在目标区域运行模型；
步骤五，预测得到风场中未来预报虚拟风速；
步骤六，计算得到风场未来预报总功率。
进一步地，步骤一中收集的数据为风场内N台风机历史平均功率信息，并结合风机实际功率曲线计算得到风场历史理论虚拟风速风机实际功率曲线。
进一步地，步骤二中采用的机器学习算法为极端梯度提升算法，极端梯度提升算法是Gradient Boosting框架下实现机器学习的算法，采用网格搜索法进行超参数优化。
进一步地，步骤三中全球粗分辨率气象预报数据为全球预报系统GFS气象数据，空间分辨率为0.25°×0.25°，时间分辨率为6小时。
进一步地，步骤四中模型为WRF气象模型，WRF气象模型采用WRF气象模拟技术。
进一步地，WRF气象模拟技术包括五个步骤：
(1)定义模型运行空间，以及嵌套区域；
(2)进行数据重投影，转坐标；
(3)对地表参数、气象数据进行时空插值；
(4)初始化程序，生成为初始时刻的状态和模拟时刻的侧边界状态；
(5)主程序运行，得到模型输出目标区域气象场数据。
进一步地，步骤五中是通过结合模型模拟出的风场内每台风机处的风速值，直接调取步骤四中训练好的模型，预测得到风场中未来预报虚拟风速。
进一步地，步骤六中将步骤五得到的风场未来预报虚拟风速，带入步骤一中风机实际功率曲线得到风场未来预报平均功率，乘以风场内风机台数，计算得到风场未来预报总功率。
本发明公开了一种基于虚拟气象技术的风功率预测方法，本发明通过数值模拟与机器学习相结合，将WRF模拟出来的风场中所有风机的预报风速，通过XGBoost模型输出风场虚拟风速，对应到风机的实际功率曲线，得到风场内风机的平均功率，进而得到整个风场的总功率。通过实际风场风功率预测实践表明，本发明的方法可以显著降低风功率预报的误差，提升风功率预报精度。
附图说明
图1为本发明的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示的基于虚拟气象技术的风功率预测方法，风功率预测方法的步骤为：
步骤一，收集的数据为风场内N台风机历史平均功率信息，并结合风机实际功率曲线计算得到风场历史理论虚拟风速风机实际功率曲线，采用多项式拟合描绘风速-功率曲线，根据多项式关系可以得到指定功率下的对应风速。
步骤二，根据步骤一中得到的风场历史理论虚拟风速以及N台风机历史实测风速的数据，具体的训练步骤如下：1)数据预处理：为了提高模型参数搜索速度，将数据进行标准化处理；为了保证数据质量，采用EM算法进行缺失值填；为了保证模型稳定性，采用IForest算法检测出异常值，用KNN算法予以修正。
模型训练：采用的极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting)算法是GradientBoosting框架下实现机器学习算法，采用网格搜索法进行超参数优化，采用网格搜索法进行超参数优化，提高模型精度，训练完成的模型保存下来，供预测使用。
步骤三：下载全球粗分辨率气象预报数据，本发明所用数据为GFS气象数据，空间分辨率为0.25°×0.25°，时间分辨率为6小时。
其中，GFS气象数据来自全球预报系统，是由美国国家环境预测中心(NCEP)制作的天气预报数据集，通过该数据集可以获得数十种大气和土地土壤变量，从温度，风和降水到土壤湿度和大气臭氧浓度。GFS覆盖了整个地球，网格点之间的基本水平分辨率为18英里(28公里)，供运营预报员使用，他们预测未来16天的天气。在一周到两周之间的预测中，水平分辨率下降到网格点之间的44英里(70公里)。
步骤四，在目标区域运行模型，该模型为WRF气象模型，WRF模型是为大气研究和预测设计的新一代中尺度数值天气预报系统。该模型可用于数千米到数千公里范围内的广泛气象应用。开发WRF的工作始于1990年代后期，是美国环境预测中心(NCEP)，美国国家大气研究中心(NCAR)等美国的科研机构为中心开发的一种统一的气象模式。WRF气象模型采用WRF气象模拟技术，WRF气象模拟技术包括五个步骤：
(1)定义模型运行空间，以及嵌套区域；
(2)进行数据重投影，转坐标；
(3)对地表参数、气象数据进行时空插值；
(4)初始化程序，生成为初始时刻的状态和模拟时刻的侧边界状态；
(5)主程序运行，得到模型输出目标区域气象场数据。
步骤五，通过结合模型模拟出的风场内每台风机处的风速值，直接调取步骤四中训练好的模型，预测得到风场中未来预报虚拟风速。
步骤六，将步骤五得到的风场未来预报虚拟风速，带入步骤一中风机实际功率曲线得到风场未来预报平均功率，乘以风场内风机台数，计算得到风场未来预报总功率。
本发明提出的基于风电场虚拟气象技术的风功率预测方法，将风场内所有风机看作一个整体，通过建模计算出对应于整个风场的虚拟风速，同时根据风电机组的实际功率曲线，可以预报得到整个风场的平均输出功率，进而得到整个风电场的总输出功率。通过实际风场的误差分析得到，本发明提出的方法有效提高了风功率的预测精度。
上述实施方式并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的技术人员在本发明的技术方案范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也均属于本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种基于虚拟气象技术的风功率预测方法，其特征在于：所述风功率预测方法的步骤为：
步骤一，收集并计算数据；
步骤二，根据步骤一的数据通过机器学习算法进行模型训练；
步骤三，下载全球粗分辨率气象预报数据；
步骤四，在目标区域运行模型；
步骤五，预测得到风场中未来预报虚拟风速；
步骤六，计算得到风场未来预报总功率。
2.根据权利要求1所述的基于虚拟气象技术的风功率预测方法，其特征在于：所述步骤一中收集的数据为风场内N台风机历史平均功率信息，并结合风机实际功率曲线计算得到风场历史理论虚拟风速风机实际功率曲线。
3.根据权利要求2所述的基于虚拟气象技术的风功率预测方法，其特征在于：所述步骤二中采用的机器学习算法为极端梯度提升算法，极端梯度提升算法是Gradient Boosting框架下实现机器学习的算法，采用网格搜索法进行超参数优化。
4.根据权利要求3所述的基于虚拟气象技术的风功率预测方法，其特征在于：所述步骤三中全球粗分辨率气象预报数据为全球预报系统GFS气象数据，空间分辨率为0.25°×0.25°，时间分辨率为6小时。
5.根据权利要求4所述的基于虚拟气象技术的风功率预测方法，其特征在于：所述步骤四中模型为WRF气象模型，WRF气象模型采用WRF气象模拟技术。
6.根据权利要求5所述的基于虚拟气象技术的风功率预测方法，其特征在于：所述WRF气象模拟技术包括五个步骤：
(1)定义模型运行空间，以及嵌套区域；
(2)进行数据重投影，转坐标；
(3)对地表参数、气象数据进行时空插值；
(4)初始化程序，生成为初始时刻的状态和模拟时刻的侧边界状态；
(5)主程序运行，得到模型输出目标区域气象场数据。
7.根据权利要求6所述的基于虚拟气象技术的风功率预测方法，其特征在于：所述步骤五中是通过结合模型模拟出的风场内每台风机处的风速值，直接调取步骤四中训练好的模型，预测得到风场中未来预报虚拟风速。
8.根据权利要求7所述的基于虚拟气象技术的风功率预测方法，其特征在于：所述步骤六中将步骤五得到的风场未来预报虚拟风速，带入步骤一中风机实际功率曲线得到风场未来预报平均功率，乘以风场内风机台数，计算得到风场未来预报总功率。
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