【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及风电功率预测，尤其涉及一种多时空耦合的区域风电概率预测方法。
技术介绍
1、随着全球可再生能源的快速发展，风能作为一种重要的绿色能源形式，其应用规模不断扩大。在区域电力调度中，风电功率的准确预测对电力系统的稳定性和安全性至关重要。然而，由于风资源的高度时空不确定性和复杂性，特别是在海上风电场，预测风电功率的准确性面临巨大挑战。风电功率受到大气、海洋、海浪等多种物理因素的综合影响，因此如何将这些因素进行有效耦合并实现精确的风电概率预测，成为当前
亟待解决的问题。
2、传统的风电预测方法主要依赖于单一物理场（如大气场）的数据，忽略了大气与海洋、海浪之间的相互作用，导致风电功率预测的准确性和可靠性较低。此外，在风电场的运行过程中，极端气象条件下的风电爬坡事件对电网的安全运行构成威胁。现有的极端事件预测方法难以应对复杂的气象背景下的极端风电爬坡事件，从而导致预测不准确甚至失效。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题和提出的技术任务是对现有技术方案进行完善与改进，提供一种多时空耦合的区域风电概率预测方法，以确保风电场安全、高效运行的目的。为此，本专利技术采取以下技术方案。
2、一种多时空耦合的区域风电概率预测方法，包括以下步骤：
3、1）构建mct中尺度耦合器：
4、基于天气研究和预报子模型（wrf）、海洋环流子模型（roms）和海浪子模型（swan）构建中尺度耦合器，通过多个子模型之间的数据交换，生成区域风电功率预
5、2）构建海-气-浪气象耦合模式：
6、采用wrf、roms和swan构建大气、海洋和海浪的耦合模型，使用最近邻插值方法在不同物理场之间进行变量传递和插值，生成大气、海洋和海浪相互作用的综合气象数据；
7、3）构建基于bootstrap抽样的风电概率预测方法：
8、基于步骤1）生成的多物理场耦合数据和步骤2）生成的综合气象数据，采用bootstrap抽样方法，从历史气象数据中随机抽取多个样本集，构建风电功率的概率分布模型；根据概率分布模型，评估不同出力水平的概率，确定相应的预测区间和置信区间；
9、4）构建风电极端爬坡事件概率预测模型：
10、基于bootstrap抽样的结果，结合历史数据中的极端事件识别标准，识别风电极端爬坡事件特征，考虑不同气象条件下的爬坡速率和持续时间等因素，构建极端事件的概率预测模型，评估极端爬坡事件的发生风险，并根据模型预测结果生成预警信息。
11、mct（model coupling toolkit，模型耦合工具包）是一个软件库，用于耦合多个物理模型之间的数据交换和通信。
12、本技术方案通过多物理场耦合、概率预测与极端事件预警相结合，大幅提升区域风电功率预测的准确性、可靠性和安全性，适用于复杂的风电场场景特别是海上风电场，并能够有效增强电网的调度管理和风险防控能力。
13、作为优选技术手段：所述mct中尺度耦合器通过在指定的mct交换时间步，通过wrf、roms和swan子模型之间的数据交换生成耦合数据。
14、本技术方案通过mct中尺度耦合器实现大气、海洋、海浪子模型之间的数据交换，有效耦合多个物理场，捕捉不同领域的复杂交互过程。大气、海洋和海浪相互作用对风电功率的影响尤其明显，此方案能够综合各物理场的数据，从而更精确地反映实际风电场的气象条件和海洋动力学特征，提升风电预测的准确性。
15、使用mct工具进行耦合，使得不同子模型之间的耦合更加灵活，支持多种网格和时间步长的模型交换，不同子模型的数据交换可以根据实际情况灵活配置，适应不同地区和风电场的实际气象条件，灵活的耦合机制，增强了风电概率预测系统在多种不同环境中的适应能力。
16、mct通过在指定的时间步实现子模型之间的数据交换，确保各子模型按需同步，避免了传统耦合方式中的计算资源浪费，可以更高效地处理大规模复杂的数值模拟问题，从而提升了风电功率预测的计算速度。
17、多物理场耦合生成的综合气象数据更加准确，结合耦合数据进行风电极端爬坡事件的概率预测，可以更好地捕捉极端气象事件（如突发风暴、强风等）对风电场的影响，提供更精确的预警信息，帮助决策者更好地应对极端天气。
18、通过mct中尺度耦合器实现的多物理场耦合，不仅提高了预测的精度，还能够更好地反映气象、海洋、海浪等因素的时空演化过程，从而为风电功率预测提供更加稳定和可靠的气象输入数据。
19、作为优选技术手段：所述的天气研究和预报子模型（wrf）构建大气分量模式，设置水平分辨率、垂直层次，并配置大气物理过程参数化方案，包括云微物理过程、辐射过程和边界层过程，并初始化包括温度、湿度、风速的大气参数。
20、通过设置水平分辨率和垂直层次，可以对大气状况进行细致的空间划分，捕捉到区域内的气象细节；更精确地模拟区域内不同高度和空间位置的气象变化，从而为风电场的功率预测提供精确的大气动力学输入数据，尤其是在复杂地形和大气条件下有明显优势。
21、配置云微物理过程和辐射过程参数化方案，可以更好地反映天气系统中云层的形成、发展以及太阳辐射和地球辐射对风速、温度等气象参数的影响；云微物理过程和辐射过程对风电场的风速变化有直接影响，因此通过准确模拟这些物理过程，有助于提高风电预测的准确性。
22、边界层是风速和大气湍流的重要来源之一，对风电机组的实际发电能力有显著影响，通过参数化边界层过程，该技术方案能够精确模拟近地面层的风速、温度和湿度变化，提升对风电场表层风能资源的准确预测能力。
23、本技术方案通过初始化温度、湿度、风速等核心大气参数，适应不同气象条件下的风电预测需求，无论是在强风、弱风条件下，还是在冷暖空气交汇的复杂气象背景下，均能够灵活调整并提供高精度的预测结果。
24、通过详细配置和初始化关键大气参数，可以为风电场的功率预测提供可靠的大气数据输入，精确的大气条件模拟有助于捕捉风速的空间和时间演变，使风电功率预测的结果更具科学性和可靠性。
25、对云微物理和辐射过程的精确模拟，更好地预测极端天气事件（如风暴、飑线等）对风速的影响，从而提高风电场应对极端天气情况下的预测准确性，为风电功率极端事件预测提供重要依据。
26、作为优选技术手段：所述海洋环流子模型（roms）构建海浪分量模式，设置研究区域的空间分辨率，配置海洋物理过程参数化方案，包括混合层参数化和底边界层参数化，并初始化包括温度、盐度、流速的海洋参数。
27、通过设置研究区域的空间分辨率，可以精确划分海洋区域的不同海洋现象，特别是在复杂的海洋环境中，能捕捉到局地海洋动力的细节变化。 通过配置混合层参数化和底边界层参数化，可以更真实地模拟海洋内部的物理过程，例如，混合层控制了海表层的温度和盐度的变化，影响了海洋上层的风速和大气海洋相互作用，而底边界层则影响海本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种多时空耦合的区域风电概率预测方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种多时空耦合的区域风电概率预测方法，其特征在于：所述MCT中尺度耦合器通过在指定的MCT交换时间步，通过天气研究和预报子模型、海洋环流子模型和海浪子模型之间的数据交换生成耦合数据。
3.根据权利要求2所述的一种多时空耦合的区域风电概率预测方法，其特征在于：所述的天气研究和预报子模型构建大气分量模式，设置水平分辨率、垂直层次，并配置大气物理过程参数化方案，包括云微物理过程、辐射过程和边界层过程，并初始化包括温度、湿度、风速的大气参数。
4.根据权利要求3所述的一种多时空耦合的区域风电概率预测方法，其特征在于：所述海洋环流子模型构建海浪分量模式，设置研究区域的空间分辨率，配置海洋物理过程参数化方案，包括混合层参数化和底边界层参数化，并初始化包括温度、盐度、流速的海洋参数。
5.根据权利要求4所述的一种多时空耦合的区域风电概率预测方法，其特征在于：所述的海浪子模型构建海浪分量模式，设置分辨率和频率范围，配置海浪物理过程参数化方案，包括波浪破碎和白
6.根据权利要求1所述的一种多时空耦合的区域风电概率预测方法，其特征在于：步骤3）中的Bootstrap抽样方法通过对历史气象数据进行不少于800次的随机重抽样，计算每次抽样的均值，并基于2.5%和97.5%百分位数确定数据集均值的95%置信区间。
7.根据权利要求6所述的一种多时空耦合的区域风电概率预测方法，其特征在于：所述风电功率的概率分布模型通过对Bootstrap重抽样数据集进行正态分布统计，评估不同出力水平的概率，并提供预测区间和置信区间。
8.根据权利要求7所述的一种多时空耦合的区域风电概率预测方法，其特征在于：步骤4）中所述风电极端爬坡事件的概率预测模型通过结合历史数据，定义并识别风电极端爬坡事件的标准，计算爬坡速率和持续时间的概率。
9.根据权利要求1所述的一种多时空耦合的区域风电概率预测方法，其特征在于：所述风电极端爬坡事件的概率预测模型通过结合不同气象条件和时空背景下的Bootstrap抽样结果，预测风电极端爬坡事件的发生概率。
10.根据权利要求1所述的一种多时空耦合的区域风电概率预测方法，其特征在于：还包括步骤5）风电预测结果的验证和调整：利用独立样本集对风电概率预测和极端事件预测结果进行验证，评估预测模型的准确性和可靠性，计算预测误差和性能指标，并根据验证结果调整模型参数以提高预测性能。
...【技术特征摘要】
1.一种多时空耦合的区域风电概率预测方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种多时空耦合的区域风电概率预测方法，其特征在于：所述mct中尺度耦合器通过在指定的mct交换时间步，通过天气研究和预报子模型、海洋环流子模型和海浪子模型之间的数据交换生成耦合数据。
3.根据权利要求2所述的一种多时空耦合的区域风电概率预测方法，其特征在于：所述的天气研究和预报子模型构建大气分量模式，设置水平分辨率、垂直层次，并配置大气物理过程参数化方案，包括云微物理过程、辐射过程和边界层过程，并初始化包括温度、湿度、风速的大气参数。
4.根据权利要求3所述的一种多时空耦合的区域风电概率预测方法，其特征在于：所述海洋环流子模型构建海浪分量模式，设置研究区域的空间分辨率，配置海洋物理过程参数化方案，包括混合层参数化和底边界层参数化，并初始化包括温度、盐度、流速的海洋参数。
5.根据权利要求4所述的一种多时空耦合的区域风电概率预测方法，其特征在于：所述的海浪子模型构建海浪分量模式，设置分辨率和频率范围，配置海浪物理过程参数化方案，包括波浪破碎和白帽耗散，并初始化包括波高、周期、方向的海浪参数。
6.根据权利要求1所述的一种多时空耦合的区域风电概率预测方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：钟宇军，黄浩，陈文进，张俊，张思，夏代军，詹志雄，姚斯磊，甘纯，方海娜，潘永春，徐冉月，陈菁伟，张若伊，李赢，王涛，张隆宇，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司舟山供电公司，
类型：发明
国别省市：
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