本發(fā)明屬于新能源電力，特別是涉及到一種基于氣象大模型的新能源風光功率預(yù)測方法和裝置。

背景技術(shù)：

1、隨著風能、太陽能新能源發(fā)電規(guī)模增長，近年來新增發(fā)電裝機容量有超過半數(shù)為新能源發(fā)電。然而由于新能源自身具有間歇性和波動性等特點，如何精確預(yù)測新能源風光發(fā)電功率，減少其波動性對電網(wǎng)的沖擊，是目前新能源功率預(yù)測面臨的重大問題。

2、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)同化和數(shù)值天氣預(yù)報技術(shù)的優(yōu)化目標往往沒有顧及新能源氣象要素和新能源功率預(yù)測，僅僅關(guān)注傳統(tǒng)氣象要素的優(yōu)化，在使用預(yù)報場時也將各空間尺度混合使用，既沒有在制作初始場時將新能源氣象要素作為優(yōu)化目標，也沒有針對預(yù)報場的各空間尺度信號進行尋優(yōu)或訂正，新能源氣象要素預(yù)測和功率預(yù)測結(jié)果在初始場制作和預(yù)報場的應(yīng)用方面都存在較大風險，因而新能源氣象要素預(yù)測存在一定偏差。例如進行基于集合預(yù)報的數(shù)據(jù)同化時，關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)如局地化矩陣的計算和優(yōu)化往往不關(guān)注新能源氣象要素預(yù)測的精度。另外，現(xiàn)有數(shù)值天氣預(yù)報所使用的動力框架、物理方案都不完美，不同空間尺度的預(yù)測信號誤差水平往往不同，而現(xiàn)有的新能源氣象要素預(yù)測往往將各個空間尺度混用，沒有進行區(qū)分，進而在功率預(yù)測中引入較大誤差。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提出一種基于氣象大模型的新能源風光功率預(yù)測方法和裝置，綜合考慮了新能源氣象要素預(yù)測和功率預(yù)測對于數(shù)據(jù)同化中局地化矩陣的影響，區(qū)分了不同空間尺度下氣象大模型網(wǎng)格化預(yù)報數(shù)據(jù)的偏差水平及其作為輸入對新能源功率預(yù)測的影響，可以顯著提升新能源功率預(yù)測的穩(wěn)定性和準確性。

2、為達到上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實現(xiàn)的：

3、一種基于氣象大模型的新能源風光功率預(yù)測方法，包括：

4、s1：制作氣象大模型集合預(yù)報數(shù)據(jù)集ens0，進行集合同化并預(yù)報得到確定性預(yù)報數(shù)據(jù)集f0；

5、s2：構(gòu)建微調(diào)局地化矩陣，基于微調(diào)局地化矩陣和氣象大模型集合預(yù)報數(shù)據(jù)集ens0，遍歷優(yōu)選得到氣象大模型確定性網(wǎng)格預(yù)報數(shù)據(jù)集f100；

6、s3、對所述氣象大模型確定性網(wǎng)格預(yù)報數(shù)據(jù)集f100進行空間尺度分離，遍歷優(yōu)選得到氣象大模型確定性網(wǎng)格預(yù)報數(shù)據(jù)集d100；

7、s4、利用氣象大模型確定性網(wǎng)格預(yù)報數(shù)據(jù)集d100的歷史網(wǎng)格化數(shù)據(jù)計算權(quán)重，利用氣象大模型確定性網(wǎng)格預(yù)報數(shù)據(jù)集d100的未來預(yù)報網(wǎng)格化數(shù)據(jù)計算功率預(yù)測時間序列，并根據(jù)所述權(quán)重進行加權(quán)平均，得到融合的功率預(yù)測時間序列。

8、進一步的，步驟s1具體包括：

9、s11、制作氣象大模型集合預(yù)報所需的集合初始場，在氣象中心的確定性預(yù)報基礎(chǔ)上添加初始擾動，分別以每個集合成員的初始場為輸入使用氣象大模型進行預(yù)報，得到一組氣象大模型集合預(yù)報數(shù)據(jù)集ens0；

10、s12、獲取全球同化系統(tǒng)jedi的可用氣象觀測數(shù)據(jù)集obs0；計算基于氣象大模型集合預(yù)報數(shù)據(jù)集ens0的局地化矩陣l0，同化氣象觀測數(shù)據(jù)集obs0；更新氣象大模型的預(yù)報場，得到分析場；使用分析場作為數(shù)值天氣預(yù)報或氣象大模型的輸入，得到確定性預(yù)報數(shù)據(jù)集f0。

11、更進一步的，步驟s2具體包括：

12、s21、針對所述局地化矩陣l0中某一個氣象要素變量對應(yīng)的子矩陣，構(gòu)建微調(diào)系數(shù)矩陣，其值為以新能源場站為中心、向周邊衰減的高斯權(quán)重；組合遍歷調(diào)整權(quán)重的振幅和影響范圍，組成一組高斯權(quán)重對應(yīng)的矩陣，構(gòu)成微調(diào)系數(shù)矩陣ctuning；在組合遍歷調(diào)整高斯權(quán)重的振幅和影響范圍時，將每一種調(diào)整高斯權(quán)重構(gòu)成的微調(diào)系數(shù)矩陣與對應(yīng)的局地化矩陣進行元素相乘，組合遍歷得到微調(diào)局地化矩陣ltuning；

13、s22、針對微調(diào)局地化矩陣中某一種振幅、影響范圍組合對應(yīng)的、所有氣象要素的子矩陣，基于所述子矩陣和所述氣象大模型集合預(yù)報數(shù)據(jù)集ens0，進行集合同化并預(yù)報，得到對應(yīng)的氣象大模型確定性預(yù)報數(shù)據(jù)集f1；

14、遍歷所有微調(diào)局地化矩陣ltuning的振幅、影響范圍組合，得到微調(diào)局地化矩陣ltuning對應(yīng)的一組氣象大模型確定性網(wǎng)格預(yù)報數(shù)據(jù)集f100all；建立所述一組氣象大模型確定性網(wǎng)格預(yù)報數(shù)據(jù)集f100all中的歷史預(yù)測數(shù)據(jù)集和歷史同期對應(yīng)的實測功率的第一映射關(guān)系，將所述一組氣象大模型確定性網(wǎng)格預(yù)報數(shù)據(jù)集f100all中一子數(shù)據(jù)集的未來預(yù)測數(shù)據(jù)集代入所述第一映射關(guān)系，得到一組未來預(yù)測功率，并計算未來預(yù)測功率和同期實測的誤差；遍歷所述一組氣象大模型確定性網(wǎng)格預(yù)報數(shù)據(jù)集f100all，基于誤差進行淘汰，得到遍歷優(yōu)選的氣象大模型確定性網(wǎng)格預(yù)報數(shù)據(jù)集f100。

15、更進一步的，步驟s3具體包括：

16、s31、針對氣象大模型確定性網(wǎng)格預(yù)報數(shù)據(jù)集f100每一成員、每一氣象要素的網(wǎng)格化數(shù)據(jù)，計算每一網(wǎng)格點與其他網(wǎng)格點的相關(guān)系數(shù)，并統(tǒng)計相關(guān)系數(shù)與網(wǎng)格點間距的關(guān)系，得到相關(guān)系數(shù)的大于門檻值的顯著局地極值對應(yīng)的網(wǎng)格點間距，作為網(wǎng)格化數(shù)據(jù)對應(yīng)的相關(guān)性空間尺度分離系數(shù)；

17、針對氣象大模型確定性網(wǎng)格預(yù)報數(shù)據(jù)集f100每一成員、每一氣象要素的網(wǎng)格化數(shù)據(jù)，分別在經(jīng)向和緯向做功率譜分析，得到大于檢驗值的局地極值對應(yīng)的空間尺度，作為網(wǎng)格化數(shù)據(jù)對應(yīng)的功率譜空間尺度分離系數(shù)；

18、所述相關(guān)性空間尺度分離系數(shù)和功率譜空間尺度分離系數(shù)共同構(gòu)成氣象大模型確定性網(wǎng)格預(yù)報數(shù)據(jù)集f100的空間尺度分離系數(shù)向量cfilter；

19、s32、針對氣象大模型確定性網(wǎng)格預(yù)報數(shù)據(jù)集f100每一成員、每一氣象要素的網(wǎng)格化數(shù)據(jù)，及該網(wǎng)格化數(shù)據(jù)對應(yīng)空間尺度分離系數(shù)向量cfilter的子向量，從大到小取子向量中的每個元素作為截斷空間尺度對網(wǎng)格化數(shù)據(jù)進行二維局地加權(quán)回歸，保留低通場并依次遞歸對高通場進行二維局地加權(quán)回歸，得到一組cfilter對應(yīng)的空間尺度分離的確定性網(wǎng)格預(yù)報數(shù)據(jù)集f100filter；

20、建立確定性網(wǎng)格預(yù)報數(shù)據(jù)集f100filter中的歷史預(yù)測數(shù)據(jù)集和歷史同期對應(yīng)的實測功率的第二映射關(guān)系。將確定性網(wǎng)格預(yù)報數(shù)據(jù)集f100filter的一子數(shù)據(jù)集的未來預(yù)測數(shù)據(jù)集代入第二映射關(guān)系，得到一組未來預(yù)測功率，并計算得到的未來預(yù)測功率和同期實測的誤差；遍歷確定性網(wǎng)格預(yù)報數(shù)據(jù)集f100filter，基于誤差進行淘汰，得到遍歷優(yōu)選的氣象大模型確定性網(wǎng)格預(yù)報數(shù)據(jù)集d100。

21、本發(fā)明另一方面還提出了一種基于氣象大模型的新能源風光功率預(yù)測裝置，包括：

22、數(shù)據(jù)集模塊：制作氣象大模型集合預(yù)報數(shù)據(jù)集ens0，進行集合同化并預(yù)報得到確定性預(yù)報數(shù)據(jù)集f0；

23、微調(diào)局地化模塊：構(gòu)建微調(diào)局地化矩陣，基于微調(diào)局地化矩陣和氣象大模型集合預(yù)報數(shù)據(jù)集ens0，遍歷優(yōu)選得到氣象大模型確定性網(wǎng)格預(yù)報數(shù)據(jù)集f100；

24、尺度分離模塊：對所述氣象大模型確定性網(wǎng)格預(yù)報數(shù)據(jù)集f100進行空間尺度分離，遍歷優(yōu)選得到氣象大模型確定性網(wǎng)格預(yù)報數(shù)據(jù)集d100；

25、功率預(yù)測模塊：利用氣象大模型確定性網(wǎng)格預(yù)報數(shù)據(jù)集d100的歷史網(wǎng)格化數(shù)據(jù)計算權(quán)重，利用氣象大模型確定性網(wǎng)格預(yù)報數(shù)據(jù)集d100的未來預(yù)報網(wǎng)格化數(shù)據(jù)計算功率預(yù)測時間序列，并根據(jù)所述權(quán)重進行加權(quán)平均，得到融合的功率預(yù)測時間序列。

26、進一步的，數(shù)據(jù)集模塊包括：

27、集合預(yù)報數(shù)據(jù)集單元：制作氣象大模型集合預(yù)報所需的集合初始場，在氣象中心的確定性預(yù)報基礎(chǔ)上添加初始擾動，分別以每個集合成員的初始場為輸入使用氣象大模型進行預(yù)報，得到一組氣象大模型集合預(yù)報數(shù)據(jù)集ens0；

28、確定性預(yù)報數(shù)據(jù)集單元：獲取全球同化系統(tǒng)jedi的可用氣象觀測數(shù)據(jù)集obs0；計算基于氣象大模型集合預(yù)報數(shù)據(jù)集ens0的局地化矩陣l0，同化氣象觀測數(shù)據(jù)集obs0；更新氣象大模型的預(yù)報場，得到分析場；使用分析場作為數(shù)值天氣預(yù)報或氣象大模型的輸入，得到確定性預(yù)報數(shù)據(jù)集f0。

29、更進一步的，微調(diào)局地化模塊包括：

30、微調(diào)局地化矩陣單元：針對所述局地化矩陣l0中某一個氣象要素變量對應(yīng)的子矩陣，構(gòu)建微調(diào)系數(shù)矩陣，其值為以新能源場站為中心、向周邊衰減的高斯權(quán)重；組合遍歷調(diào)整權(quán)重的振幅和影響范圍，組成一組高斯權(quán)重對應(yīng)的矩陣，構(gòu)成微調(diào)系數(shù)矩陣ctuning；在組合遍歷調(diào)整高斯權(quán)重的振幅和影響范圍時，將每一種調(diào)整高斯權(quán)重構(gòu)成的微調(diào)系數(shù)矩陣與對應(yīng)的局地化矩陣進行元素相乘，組合遍歷得到微調(diào)局地化矩陣ltuning；

31、第一遍歷優(yōu)化單元：針對微調(diào)局地化矩陣中某一種振幅、影響范圍組合對應(yīng)的、所有氣象要素的子矩陣，基于所述子矩陣和所述氣象大模型集合預(yù)報數(shù)據(jù)集ens0，進行集合同化并預(yù)報，得到對應(yīng)的氣象大模型確定性預(yù)報數(shù)據(jù)集f1；

32、遍歷所有微調(diào)局地化矩陣ltuning的振幅、影響范圍組合，得到微調(diào)局地化矩陣ltuning對應(yīng)的一組氣象大模型確定性網(wǎng)格預(yù)報數(shù)據(jù)集f100all；建立所述一組氣象大模型確定性網(wǎng)格預(yù)報數(shù)據(jù)集f100all中的歷史預(yù)測數(shù)據(jù)集和歷史同期對應(yīng)的實測功率的第一映射關(guān)系，將所述一組氣象大模型確定性網(wǎng)格預(yù)報數(shù)據(jù)集f100all中一子數(shù)據(jù)集的未來預(yù)測數(shù)據(jù)集代入所述第一映射關(guān)系，得到一組未來預(yù)測功率，并計算未來預(yù)測功率和同期實測的誤差；遍歷所述一組氣象大模型確定性網(wǎng)格預(yù)報數(shù)據(jù)集f100all，基于誤差進行淘汰，得到遍歷優(yōu)選的氣象大模型確定性網(wǎng)格預(yù)報數(shù)據(jù)集f100。

33、更進一步的，尺度分離模塊包括：

34、分離系數(shù)向量單元：針對氣象大模型確定性網(wǎng)格預(yù)報數(shù)據(jù)集f100每一成員、每一氣象要素的網(wǎng)格化數(shù)據(jù)，計算每一網(wǎng)格點與其他網(wǎng)格點的相關(guān)系數(shù)，并統(tǒng)計相關(guān)系數(shù)與網(wǎng)格點間距的關(guān)系，得到相關(guān)系數(shù)的大于門檻值的顯著局地極值對應(yīng)的網(wǎng)格點間距，作為網(wǎng)格化數(shù)據(jù)對應(yīng)的相關(guān)性空間尺度分離系數(shù)；

35、針對氣象大模型確定性網(wǎng)格預(yù)報數(shù)據(jù)集f100每一成員、每一氣象要素的網(wǎng)格化數(shù)據(jù)，分別在經(jīng)向和緯向做功率譜分析，得到大于檢驗值的局地極值對應(yīng)的空間尺度，作為網(wǎng)格化數(shù)據(jù)對應(yīng)的功率譜空間尺度分離系數(shù)；

36、所述相關(guān)性空間尺度分離系數(shù)和功率譜空間尺度分離系數(shù)共同構(gòu)成氣象大模型確定性網(wǎng)格預(yù)報數(shù)據(jù)集f100的空間尺度分離系數(shù)向量cfilter；

37、第二遍歷優(yōu)化單元：針對氣象大模型確定性網(wǎng)格預(yù)報數(shù)據(jù)集f100每一成員、每一氣象要素的網(wǎng)格化數(shù)據(jù)，及該網(wǎng)格化數(shù)據(jù)對應(yīng)空間尺度分離系數(shù)向量cfilter的子向量，從大到小取子向量中的每個元素作為截斷空間尺度對網(wǎng)格化數(shù)據(jù)進行二維局地加權(quán)回歸，保留低通場并依次遞歸對高通場進行二維局地加權(quán)回歸，得到一組cfilter對應(yīng)的空間尺度分離的確定性網(wǎng)格預(yù)報數(shù)據(jù)集f100filter；

38、建立確定性網(wǎng)格預(yù)報數(shù)據(jù)集f100filter中的歷史預(yù)測數(shù)據(jù)集和歷史同期對應(yīng)的實測功率的第二映射關(guān)系。將確定性網(wǎng)格預(yù)報數(shù)據(jù)集f100filter的一子數(shù)據(jù)集的未來預(yù)測數(shù)據(jù)集代入第二映射關(guān)系，得到一組未來預(yù)測功率，并計算得到的未來預(yù)測功率和同期實測的誤差；遍歷確定性網(wǎng)格預(yù)報數(shù)據(jù)集f100filter，基于誤差進行淘汰，得到遍歷優(yōu)選的氣象大模型確定性網(wǎng)格預(yù)報數(shù)據(jù)集d100。

39、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有如下的有益效果：

40、1)?本發(fā)明充分發(fā)揮氣象大模型高效率、高精度技術(shù)特點，優(yōu)化了傳統(tǒng)數(shù)值天氣預(yù)報和數(shù)據(jù)同化技術(shù)中集合同化計算局地化矩陣的關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)，并以新能源功率預(yù)測誤差為優(yōu)化目標，將數(shù)據(jù)同化與新能源預(yù)測有機融合，可以有效提升數(shù)值天氣預(yù)報和數(shù)據(jù)同化技術(shù)效果，進而提升新能源氣象要素預(yù)測和功率預(yù)測的精度。

41、2)?本發(fā)明通過空間尺度分離并尋優(yōu)氣象大模型網(wǎng)格化預(yù)報數(shù)據(jù)，篩選出了氣象大模型各空間尺度中誤差較小、預(yù)報質(zhì)量較優(yōu)的空間尺度及對應(yīng)的網(wǎng)格化數(shù)據(jù)，可以有效去除氣象大模型新能源氣象要素預(yù)測的噪音信號，并進一步提高以空間尺度分離優(yōu)化的氣象源作為輸入的光伏或風電功率預(yù)測的精度。