The invention provides a wind power for power dispatching prediction system, including data extraction module, data processing module, training module, wind power prediction module, the data extraction module is used to obtain a plurality of preliminary samples; the data preprocessing module is used for the preliminary sample data pretreatment, and determine the training samples according to the pre processed data; the training module for the parameters of particle swarm optimization algorithm and improved support vector machine, support vector machine parameters by training samples and optimized the training of support vector machine, support vector machine model; the wind power prediction module for using support vector the machine model of wind power prediction, the prediction results and output of wind power. The invention has the advantages of simple and practical modeling process, fast and effective wind power prediction, and is of great significance for the safety, stability and dispatching operation of the power system, and has wide popularization and application value.
【技术实现步骤摘要】
一种便于电力调度的风电功率预测系统
本专利技术涉及电力
,具体涉及一种便于电力调度的风电功率预测系统。
技术介绍
风电场在接入电网后对电力系统的经济调度和安全稳定带来了严峻挑战。如果能对风电场功率进行准确有效的预测,将使电力调度部门能够提前根据风电场出力变化情况及时合理的调整调度计划。从而减轻风电并网对电网造成的不利影响,减少系统的备用容量,整体上降低风电并网的运行成本。
技术实现思路
针对上述问题,本专利技术提供一种便于电力调度的风电功率预测系统。本专利技术的目的采用以下技术方案来实现:提供了一种便于电力调度的风电功率预测系统,包括数据提取模块、数据预处理模块、训练模块、风电功率预测模块,所述数据提取模块用于从数值天气预报系统或者电力系统的相关数据采集与监视控制系统中进行数据提取,获得多个初步样本;所述数据预处理模块用于对初步样本的数据进行预处理,并根据预处理后的数据确定训练样本;所述训练模块用于采用改进的粒子群算法优化支持向量机的参数,采用训练样本以及优化后的支持向量机的参数对支持向量机进行训练,得到支持向量机模型;所述风电功率预测模块用于采用得到的支持向量机模型进行风电功率预测,并输出风电功率预测结果。本专利技术的有益效果为:建模过程简单实用,能快速有效的进行风电功率预测,对于电力系统的安全稳定和调度运行具有重要意义,具有广泛的推广应用价值。附图说明利用附图对本专利技术作进一步说明,但附图中的实施例不构成对本专利技术的任何限制,对于本领域的普通技术人员,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据以下附图获得其它的附图。图1本专利技术的结构连接框图;图2 ...
【技术保护点】
一种便于电力调度的风电功率预测系统,其特征是,包括数据提取模块、数据预处理模块、训练模块、风电功率预测模块,所述数据提取模块用于从数值天气预报系统或者电力系统的相关数据采集与监视控制系统中进行数据提取,获得多个初步样本;所述数据预处理模块用于对初步样本的数据进行预处理,并根据预处理后的数据确定训练样本;所述训练模块用于采用改进的粒子群算法优化支持向量机的参数,采用训练样本以及优化后的支持向量机的参数对支持向量机进行训练,得到支持向量机模型;所述风电功率预测模块用于采用得到的支持向量机模型进行风电功率预测,并输出风电功率预测结果。
【技术特征摘要】
1.一种便于电力调度的风电功率预测系统,其特征是,包括数据提取模块、数据预处理模块、训练模块、风电功率预测模块,所述数据提取模块用于从数值天气预报系统或者电力系统的相关数据采集与监视控制系统中进行数据提取,获得多个初步样本;所述数据预处理模块用于对初步样本的数据进行预处理,并根据预处理后的数据确定训练样本;所述训练模块用于采用改进的粒子群算法优化支持向量机的参数,采用训练样本以及优化后的支持向量机的参数对支持向量机进行训练,得到支持向量机模型;所述风电功率预测模块用于采用得到的支持向量机模型进行风电功率预测,并输出风电功率预测结果。2.根据权利要求1所述的一种便于电力调度的风电功率预测系统,其特征是,提取的数据包括风速、温度以及风电场实测输出功率数据,所述风速、温度作为支持向量机训练样本的输入数据,所述风电场实测输出功率数据作为支持向量机训练样本的输出数据。3.根据权利要求2所述的一种便于电力调度的风电功率预测系统,其特征是,采用得到的支持向量机模型进行风电功率预测时,采用实时风速和实时温度作为预测的输入。4.根据权利要求3所述的一种便于电力调度的风电功率预测系统,其特征是,所述数据预处理模块包括用于对初步样本进行筛选处理的样本处理单元以及用于对筛选出的初步样本中的数据进行筛选处理的数据筛选单元。5.根据权利要求4所述的一种便于电力调度的风电功率预测系统,其特征是,所述初步样本处理模块包括初步样本处理单元和数据筛选单元,所述初步样本筛选单元用于对初步样本进行筛选处理,所述数据筛选单元用于对筛选处理后的剩余初步样本中的数据进行筛选处理,并将筛选出的数据构建成对应的训练样本。6.根据权利要求5所述的一种便于电力调度的风电功率预测系统,其特征是,样本处理单元对初步样本的筛选处理,具体为:(1)计算各初步样本间的马氏距离:其中
【专利技术属性】
技术研发人员:不公告发明人,
申请(专利权)人:深圳汇创联合自动化控制有限公司,
类型:发明
国别省市:广东,44
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