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申请/专利权人：浙江大学;浙江大学海南研究院

摘要：本发明公开了一种两阶段的短期风电功率预测方法及装置，涉及智能电网领域，包括：采集初始预测风速、实测风速、实际功率，并进行数据核验；利用第一系统偏差公式，计算预测风速偏差，进而校正初始预测风速得到校正预测风速；根据校正预测风速，利用改进的Richards模型计算初始预测功率，并结合和实际功率利用第二系统偏差公式计算功率预测偏差，进而校正初始预测功率，得到校正预测功率；核验校正预测功率的数据质量并输出。本发明通过两阶段系统偏差校正，抑制了预测偏差扩大，适用于单机和整站功率预测校正，作为独立模块，可兼容已有的预测系统，提高预测准确率的同时保证稳定性，提高风电场售电收益，降低电网运行成本和运行风险。

主权项：1.一种两阶段的短期风电功率预测方法，其特征在于，具体步骤如下：数据输入：按照设定的采样间隔，采集初始预测风速、实测风速、实际功率，得到输入数据；数据核验：检测所述输入数据是否合格，若合格则进行预处理，否则发出警告；预测风速校正：根据预处理后的初始预测风速和实测风速，利用第一系统偏差公式，计算预测风速偏差；根据所述预测风速偏差校正初始预测风速，得到校正预测风速；功率预测和校正：根据所述校正预测风速，利用改进的Richards模型计算初始预测功率；根据所述初始预测功率和所述实际功率，利用第二系统偏差公式，计算功率预测偏差；根据所述功率预测偏差校正初始预测功率，得到校正预测功率；数据输出：检测所述校正预测功率是否合格，若合格则按照设定的间隔输出校正预测功率；所述第一系统偏差公式为： 式中，E为初始预测风速和实测风速系统偏差，n为风速时间序列长度，Vi、V'i分别为i时刻的实测风速、初始预测风速；所述校正初始预测风速，包括：采用ARIMAp,d,q模型，估计风速预测偏差Ew的时间序列，根据Ew的时间序列和所述初始预测风速计算校正预测风速V″i，具体计算公式为： 式中，φi为自回归项系数，表示时间序列之前观测值的影响；p为自回归项数；q为滑动平均项数；d为序列平稳化所需的差分次数；L为滞后算子Lyt＝yt-1,Lk是滞后算子的k次幂,表示yt滞后k个时间步，Lkyt＝yt-k；θi为滑动平均项系数，表示前q个随机冲击对当前值的影响；εt为随机误差项；所述初始预测功率的计算公式为： 式中，P'i表示根据i时刻的初始预测功率，Pmax为风机额定功率，a为形状参数，e为自然常数，V″i为校正预测风速，v0为风机的切入风速，K为尺度函数，用于表征不同风速下机组出力的不确定性，其表达式为： 式中，σ为尺度参数，x为风速的波动区间；所述第二系统偏差公式为： 式中，E'为初始预测功率和实测功率系统偏差，n'为功率时间序列长度，Pi、P'i分别为i时刻的实测功率、初始预测功率；所述校正初始预测功率，包括：采用ARIMAp,d,q模型，估计功率预测偏差Ep的时间序列，根据Ep的时间序列和所述初始预测功率计算校正预测功率P″i，具体计算公式为： 式中，φi为自回归项系数，表示时间序列之前观测值的影响；p为自回归项数；q为滑动平均项数；d为序列平稳化所需的差分次数；L为滞后算子Lyt＝yt-1,Lk是滞后算子的k次幂,表示yt滞后k个时间步，Lkyt＝yt-k；θi为滑动平均项系数，表示前q个随机冲击对当前值的影响；εt为随机误差项。

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