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申请/专利权人：湖南防灾科技有限公司

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，提出了一种复杂情况下的风电场出力分析预测方法，包括：采集风电场每个风机若干时刻及鼓风机启动时间与结束时间下，风机出力的多个维度的相关数据；得到每个时刻的样本点的趋势一致性；获取若干趋势一致性序列；根据趋势一致性序列中趋势一致性的时序变化，得到趋势一致性序列上每个样本点的覆冰影响度；获取趋势一致性序列上样本点的区间划分置信度；根据趋势一致性序列上样本点的区间划分置信度，筛选出若干正常时刻并构建最终预测数据集；基于最终预测数据集构建风电场出力的预测模型。本发明旨在解决复杂气象情况下风电场中风机功率变化影响风电场出力预测结果的问题。

主权项：1.一种复杂情况下的风电场出力分析预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取风电场每个风机若干时刻及鼓风机启动时间与结束时间下，风机出力的多个维度的相关数据；根据同一时刻下不同维度的相关数据的变化趋势之间的差异，得到每个时刻的样本点的趋势一致性；获得由趋势一致性构成的趋势一致性序列；所述趋势一致性序列的时序范围包括鼓风机启动时间与结束时间的范围及其时序邻域上的范围；根据趋势一致性序列中趋势一致性的时序变化，得到趋势一致性序列上每个样本点的覆冰影响度；基于样本点的覆冰影响度以及样本点在趋势一致性序列上的分布，获取趋势一致性序列上样本点的区间划分置信度；根据趋势一致性序列上样本点的区间划分置信度，筛选出若干正常时刻并构建最终预测数据集；基于最终预测数据集构建风电场出力的预测模型；所述得到每个时刻的样本点的趋势一致性，包括的具体方法为：根据相邻时刻下相同维度的相关数据的变化，得到每个时刻的每个维度的相关数据的斜率；根据同一时刻下不同维度的相关数据的斜率的差异，得到每个时刻的样本点的趋势一致性；所述趋势一致性与所述斜率的差异呈负相关关系；所述获得由趋势一致性构成的趋势一致性序列，包括的具体方法为：对于任意一次鼓风机的作业过程，预设邻域数量，将该次作业过程中从鼓风机启动时间到鼓风机停止时间范围内包含的所有时刻构成的时间段，作为该次作业过程的绝对时间段；将鼓风机启动时间之前邻域数量的时刻，作为该次作业过程的左邻域时段，将鼓风机停止时间之后邻域数量的时刻，作为该次作业过程的右邻域时段；将该次作业过程的绝对时间段及左右邻域时段中所有时刻的样本点的趋势一致性，按照时序排列，得到该次作业过程的趋势一致性序列；所述得到趋势一致性序列上每个样本点的覆冰影响度，包括的具体方法为： 其中，表示第次鼓风机作业过程下的趋势一致性序列上第个样本点的覆冰影响参数，表示所述趋势一致性序列上所有样本点的趋势一致性的均值，表示所述趋势一致性序列上第个样本点的趋势一致性在所述趋势一致性序列上的次序值，表示所述趋势一致性序列上第个样本点的趋势一致性，表示所述趋势一致性序列上第个样本点的趋势一致性；表示绝对值函数，表示以自然常数为底的指数函数；获取所有趋势一致性序列上所有样本点的覆冰影响参数，对所有覆冰影响参数进行归一化，得到的结果作为每个趋势一致性序列上每个样本点的覆冰影响度；所述趋势一致性序列上样本点的区间划分置信度，具体的获取方法为：根据样本点对应的时刻，在趋势一致性序列对应的作业过程的绝对时间段及左右邻域时段中的分布，结合所述作业过程对应的鼓风机的启动时间与停止时间，得到每个趋势一致性序列上每个样本点的若干区间样本点；根据趋势一致性序列上样本点的区间样本点的覆冰影响度，得到每个趋势一致性序列上每个样本点的区间划分置信度；所述得到每个趋势一致性序列上每个样本点的区间划分置信度，包括的具体方法为：对于任意一个趋势一致性序列上任意一个样本点，计算该样本点的所有区间样本点的覆冰影响度的均值，根据该样本点的每个区间样本点的覆冰影响度与所述均值的差异，得到该样本点的区间划分置信度；所述区间划分置信度与所述每个区间样本点的覆冰影响度与所述均值的差异呈负相关关系。

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