專利名稱：基于最大信息熵原理的風(fēng)電場短期輸出功率預(yù)測綜合模型的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明主要涉及一種風(fēng)電場短期輸出功率的預(yù)測模型，特別是涉及一種針對基于最大信息熵原理的風(fēng)電場短期輸出功率預(yù)測綜合模型，屬于風(fēng)電場輸出功率預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
隨著風(fēng)電場的大規(guī)模并網(wǎng)，給電力系統(tǒng)帶來了一些新的問題，其中很重要的一方面就是對電力系統(tǒng)運行調(diào)度的影響。對風(fēng)電輸出功率進行準(zhǔn)確的預(yù)測，可以有效地減小風(fēng)電對電網(wǎng)的影響，有利于電力系統(tǒng)調(diào)度部門及時調(diào)整調(diào)度計劃，減少電力系統(tǒng)運行成本和旋轉(zhuǎn)備用，提高風(fēng)電穿透功率極限，為風(fēng)電參與發(fā)電競價奠定基礎(chǔ)。功率預(yù)測方法根據(jù)預(yù)測物理量的不同可分為2類第1類是對風(fēng)速進行預(yù)測，然后根據(jù)風(fēng)電機組或風(fēng)電場的功率曲線得到風(fēng)電場的輸出功率；第2類是直接預(yù)測風(fēng)電場的輸出功率。根據(jù)所采用數(shù)學(xué)模型的不同有持續(xù)預(yù)測法、自回歸滑動平均(auto-regressive and moving average,ARMA)模型法、卡爾曼濾波算法或?qū)r間序列法與卡爾曼濾波算法相結(jié)合，另外還有一些智能方法，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等。但風(fēng)速等氣象因素導(dǎo)致輸出功率的變化規(guī)律難以用單一的數(shù)學(xué)模型來描述，采用一種預(yù)測模型在有些預(yù)測點可能出現(xiàn)較大的誤差，而綜合預(yù)測模型則能有機地組合各種算法模型，可有效地提高預(yù)測精度。

發(fā)明內(nèi)容
發(fā)明目的本發(fā)明提出了一種基于最大信息熵原理的風(fēng)電場短期輸出功率預(yù)測綜合模型，將功率預(yù)測過程作為一類典型的信息決策過程，采用了信息理論中的最大信息熵原理來構(gòu)建風(fēng)電場短期輸出功率預(yù)測的綜合模型，通過采用信息理論中的信息決策準(zhǔn)則，進一步提高了風(fēng)速隨機性較大時的預(yù)測精度。技術(shù)方案—種基于最大信息熵原理的風(fēng)電場短期輸出功率預(yù)測綜合模型，其特征在于具體步驟如下(1)、使用各種預(yù)測模型計算待預(yù)測的風(fēng)電場功率對于某待預(yù)測的風(fēng)電場功率序列，采用M個算法分別對其進行預(yù)測，各自得到的結(jié)果記為九如=1,2,…,M);(2)、對歷史樣本風(fēng)電場功率數(shù)據(jù)進行虛擬預(yù)測假設(shè)有L個歷史樣本，某時刻的風(fēng)電場真實功率為yi(l = 1,2, -L), 采用上述同樣的M個算法分別對風(fēng)電場功率進行虛擬預(yù)測，得到的結(jié)果記為 ylm(/ = l,2,---,L,rn = l,2,---,M)；然后計算預(yù)測功率的數(shù)字特征；各算法推斷得到的預(yù)測功
率的四階中心距為。,4其中 =[(力—λ ]4海種預(yù)測算法對綜合模型貢獻的信
3息為預(yù)測功率是均值為九、四階中心矩為的分布；(3)、基于最大信息熵原理建立綜合預(yù)測模型將待預(yù)測的風(fēng)電場功率看作為一隨機變量，用X表示，應(yīng)用最大信息熵原理，建立如下模型maxh (X) = - f ρ (χ) Inp (χ) dx
權(quán)利要求
1. 一種基于最大信息熵原理的風(fēng)電場短期輸出功率預(yù)測綜合模型，其特征在于具體步驟如下(1)、使用各種預(yù)測模型計算待預(yù)測的風(fēng)電場功率對于某待預(yù)測的風(fēng)電場功率序列，采用M個算法分別對其進行預(yù)測，各自得到的結(jié)果記為
全文摘要
本發(fā)明涉及一種基于最大信息熵原理的風(fēng)電場短期輸出功率預(yù)測綜合模型，使用各種預(yù)測模型計算待預(yù)測的風(fēng)電場功率，對歷史樣本風(fēng)電場功率數(shù)據(jù)進行虛擬預(yù)測，基于最大信息熵原理建立綜合預(yù)測模型，得到預(yù)測功率的最終結(jié)果。本發(fā)明將功率預(yù)測過程作為一類典型的信息決策過程，采用了信息理論中的最大信息熵原理來構(gòu)建風(fēng)電場短期輸出功率預(yù)測的綜合模型，通過采用信息理論中的信息決策準(zhǔn)則，進一步提高了風(fēng)速隨機性較大時的預(yù)測精度。
文檔編號G06F19/00GK102509026SQ20111040716
公開日2012年6月20日 申請日期2011年12月8日 優(yōu)先權(quán)日2011年12月8日
發(fā)明者劉雙順, 盧蕓 申請人:沈陽工業(yè)大學(xué)