利用灰色关联度分析的风电场功率组合预测建模方法专利登记公告

专利名称：利用灰色关联度分析的风电场功率组合预测建模方法

摘要：本发明公开了属于风力发电建模技术领域的利用灰色关联度分析的风电场功率组合预测建模方法。具体说是基于最小二乘支持向量机和误差反向传播神经网络的风电功率加权组合预测方法。预测方法是从气象部门预先采集风速、风向的预测值，从风电场数据采集系统采集实时出力功率；将两者输入数据处理模块进行数据分析提取与归一化，随后导入数据库服务器中；组合预测算法服务器将数据库服务器中处理好的数据提取，分别进行模型训练与功率预测，风电场实时将运行数据传给数据处理模块从而实现滚动预测。本发明达到短期组合预测风电场出力的目的。该发明既最大

专利类型：发明专利

专利号：CN201210065357.9

专利申请（专利权）人：华北电力大学

专利发明（设计）人：刘永前;史洁;杨勇平

主权项：一种利用灰色关联度分析的风电场功率组合预测建模方法，其特征在于，所述风电场功率组合预测建模方法是基于最小二乘支持向量机和反向传播神经网络的风电功率加权组合预测方法，包括以下步骤：(1)数据获取及预处理，风电场功率预测系统所用数据来自两个部分：预测时刻之前的风电场实测风机出力历史值，取自风场监控系统SCADA；风资源预测时刻前的历史值，取自测风塔和当地气象部门的风速和风向；在构造模型输入集和输出集之前需要对数据进行异常剔除纠正处理，继而归一化所得数据集；所述风资源预测时刻前的历史值为按时间序列排布的等时间间

专利地区：北京