CN110633864A - 一种基于距平偏差的风速数值预报订正方法及其*** - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于距平偏差的风速数值预报订正方法及其***，包括：获取历史实况风速数据和历史预测风速数据，计算历史实况风速数据和历史预测风速数据的平均值；选择待预测时段，计算实况风速平均值、实况风速距平值、预测风速平均值以及预测风速距平值；选择待预测时段内某一时刻点t，计算时刻点t的实况风速距平值和预测风速距平值，并根据实况风速距平值和预测风速距平值计算时刻点t的距平偏差值；根据时刻点t的距平偏差值计算待测时刻点t+1的距平偏差值；根据待测时刻点t+1的预测风速数据、历史实况风速数据平均值、历史预测风速数据平均值以及待测时刻点t+1的距平偏差值对待测时刻点t+1的风速数据进行订正从而为风速数据预报提供信息。

Description

一种基于距平偏差的风速数值预报订正方法及其***
技术领域
本发明涉及电气工程领域，具体公开了一种基于距平偏差的风速数值预报订正方法及其***。
背景技术
作为一种清洁可再生能源，风能在电网中发挥着越来越重要的作用。但风速的预报仍具有较大的不稳定性，造成风功率预测误差较大。为保障风力发电入网需要，迫切需要开展风速的精细化预测。
目前，数值模式已广泛应用于气象要素预报中。但受制于模式初始场误差、模式误差及局地地形条件等，模式模拟的风速、风向仍然误差较大，无法满足风功率预测的实际业务需求。已有部分研究提出利用统计方法针对数值预测结果进行订正，如使用人工神经网络、自回归模型等，虽然对风速预报有一定改进作用，但也带来预报因子选取困难、计算量大等问题。
为此，需要发明一种基于距平偏差的风速数值预报订正方法。
发明内容
本发明目的在提供一种基于距平偏差的风速数值预报订正方法及其***，以解决现有技术中存在风速预报误差大、预报时预报因子选择难、计算量大的技术缺陷。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于距平偏差的风速数值预报订正方法，包括以下步骤：
获取历史实况风速数据和历史预测风速数据,计算历史实况风速数据和历史预测风速数据的平均值；
选择待预测时段，计算待预测时段的实况风速平均值、实况风速距平值、预测风速平均值以及预测风速距平值；
选择待预测时段内某一时刻点t，计算时刻点t的实况风速距平值和预测风速距平值，并根据实况风速距平值和预测风速距平值计算时刻点t的距平偏差值；
根据时刻点t的距平偏差值计算待测时刻点t+1的距平偏差值；
根据待测时刻点t+1的预测风速数据、历史实况风速数据平均值、历史预测风速数据平均值以及待测时刻点t+1的距平偏差值对待测时刻点t+1的风速数据进行订正从而为风速数据预报提供信息。
依托于上述方法，本发明还提供了一种基于距平偏差的风速数值预报订正***，包括：
第一模块：用于获取历史实况风速数据和历史预测风速数据,以及用于计算历史实况风速数据和历史预测风速数据的平均值；
第二模块：用于选择待预测时段，以及用于计算待预测时段的实况风速平均值、实况风速距平值、预测风速平均值以及预测风速距平值；
第三模块：用于选择待预测时段内某一时刻点t，计算时刻点t的实况风速距平值和预测风速距平值，并用于根据实况风速距平值和预测风速距平值计算时刻点t的距平偏差值；
第四模块：用于根据时刻点t的距平偏差值计算待测时刻点t+1的距平偏差值；
第五模块，用于根据待测时刻点t+1的预测风速数据、历史实况风速数据平均值、历史预测风速数据平均值以及待测时刻点t+1的距平偏差值对待测时刻点t+1的风速数据进行订正从而为风速数据预报提供信息。
本发明具有以下有益效果：
1、本发明计算流程简便，只需要获取历史数据以及现有实时和预测数据即可便能够基于预测值与实际值的距平偏差进行风速的订正。
2、本发明通用性好，能够适用于不同地区、不同高度、不同时刻的风速数值预测结果的订正，只需要获取历史数据以及现有实时和预测数据即可，数据获取难度小。
3、采用本发明的计算结果，可以使得风速更加接近实际值，基于本发明结果，提高风功率预测准确性，保障电网安全稳定运行。
下面将参照附图，对本发明作进一步详细的说明。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明优选实施例提供的一种基于距平偏差的风速数值预报订正方法流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
本发明提供了一种基于距平偏差的风速数值预报订正方法，参见图1，包括以下步骤：
S1：获取历史实况风速数据和历史预测风速数据,计算历史实况风速数据和历史预测风速数据的平均值。
建立过去一段时间内某一个地区风力实况与数值模式预测的数据库。时间段为1个月以上，数值模式可以选择为EC、WRF等常用模式。分别用xr与xs表示实况与预测的风速时间序列。
S2：选择待预测时段，计算待预测时段的实况风速平均值、实况风速距平值、预测风速平均值以及预测风速距平值。
对于待预测时段，即时间序列x，设其序列长度为n，定义其平均值计算公式为：
Figure BDA0002209339740000031
其中，x(i)为i时刻的值。
距平值定义为：
x′(i)＝x(i)-x(i)，i＝1，2，…，n
标准差定义为：
Figure BDA0002209339740000032
可以分别求出风力实况的平均值距平值x′r及数值预测结果的平均值和距平值x′s，标准差分别为σr和σs。同时可以计算出历史实况风速数据和历史预测风速数据的平均值
Figure BDA0002209339740000035
和
Figure BDA0002209339740000036
S3：选择待预测时段内某一时刻点t，计算时刻点t的实况风速距平值和预测风速距平值，并根据实况风速距平值和预测风速距平值计算时刻点t的距平偏差值。
计算时刻点t的实况风速距平值和预测风速距平值x′r(t)和x′s(t)，然后计算出t的实况风速距平值：
e(t)＝x′s(t)-x′r(t)
S4：根据时刻点t的距平偏差值计算待测时刻点t+1的距平偏差值。
Figure BDA0002209339740000037
S5：根据待测时刻点t+1的预测风速数据、历史实况风速数据平均值、历史预测风速数据平均值以及待测时刻点t+1的距平偏差值对待测时刻点t+1的风速数据进行订正从而为风速数据预报提供信息。
时刻点t+1的风速数据订正值为：
Figure BDA0002209339740000038
其中，xs(t+1)为时刻点t+1的所述预测风速数据，
Figure BDA0002209339740000039
和
Figure BDA00022093397400000310
分别为历史实况风速数据和历史预测风速数据的平均值。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于距平偏差的风速数值预报订正方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取历史实况风速数据和历史预测风速数据,计算所述历史实况风速数据和所述历史预测风速数据的平均值；
选择待预测时段，计算所述待预测时段的实况风速平均值、实况风速距平值、预测风速平均值以及预测风速距平值；
选择所述待预测时段内某一时刻点t，计算所述时刻点t的所述实况风速距平值和所述预测风速距平值，并根据所述实况风速距平值和所述预测风速距平值计算所述时刻点t的距平偏差值；
根据所述时刻点t的距平偏差值计算待测时刻点t+1的所述距平偏差值；
根据所述待测时刻点t+1的所述预测风速数据、历史实况风速数据平均值、历史预测风速数据平均值以及所述待测时刻点t+1的所述距平偏差值对所述待测时刻点t+1的风速数据进行订正从而为风速数据预报提供信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于距平偏差的风速数值预报订正方法，其特征在于，所述历史实况风速数据和所述历史预测风速数据的历史时间长度为一个月，所述历史预测风速数据的数值模式可以选择为EC模式或者WRF模式。
3.根据权利要求1所述的一种基于距平偏差的风速数值预报订正方法，其特征在于，所述时刻点t的距平偏差值为：
e(t)＝x′s(t)-x′r(t)
其中，x′r(t)为t时刻实际风速的距平值，x′s(t)为t时刻预测风速的距平值。
4.根据权利要求3所述的一种基于距平偏差的风速数值预报订正方法，其特征在于，所述时刻点t+1的距平偏差值为：
Figure FDA0002209339730000011
其中，σr为所述实况风速数据平均值与所述实际风速数据距平值的标准差，σs为所述预测风速数据平均值与所述预测风速数据平均值的标准差，所述标准差的计算方式为：
Figure FDA0002209339730000012
其中，x(i)为待预测时段x内i时刻的值，xi为待预测时段x内的实况风速数据,n为待预测时段x的时间长度，
Figure FDA0002209339730000013
为所述待预测时段x的所述实况风速平均值。
5.根据权利要求4所述的一种基于距平偏差的风速数值预报订正方法，其特征在于，所述时刻点t+1的风速数据订正值为：
Figure FDA0002209339730000014
其中，xs(t+1)为时刻点t+1的所述预测风速数据，
Figure FDA0002209339730000021
和
Figure FDA0002209339730000022
分别为历史实况风速数据和历史预测风速数据的平均值。
6.一种基于距平偏差的风速数值预报订正***，其特征在于，包括：
第一模块：用于获取历史实况风速数据和历史预测风速数据,以及用于计算所述历史实况风速数据和所述历史预测风速数据的平均值；
第二模块：用于选择待预测时段，以及用于计算所述待预测时段的实况风速平均值、实况风速距平值、预测风速平均值以及预测风速距平值；
第三模块：用于选择所述待预测时段内某一时刻点t，计算所述时刻点t的所述实况风速距平值和所述预测风速距平值，并用于根据所述实况风速距平值和所述预测风速距平值计算所述时刻点t的距平偏差值；
第四模块：用于根据所述时刻点t的距平偏差值计算待测时刻点t+1的所述距平偏差值；
第五模块，用于根据所述待测时刻点t+1的所述预测风速数据、历史实况风速数据平均值、历史预测风速数据平均值以及所述待测时刻点t+1的所述距平偏差值对所述待测时刻点t+1的风速数据进行订正从而为风速数据预报提供信息。
7.根据权利要求6所述的一种基于距平偏差的风速数值预报订正***，其特征在于，所述第一模块中所述历史实况风速数据和所述历史预测风速数据的历史时间长度为一个月，所述历史预测风速数据的数值模式可以选择为EC模式或者WRF模式。
8.根据权利要求6所述的一种基于距平偏差的风速数值预报订正***，其特征在于，所述第三模块中所述时刻点t的距平偏差值为：
e(t)=x′s(t)-x′r(t)
其中，x′r(t)为t时刻实际风速的距平值，x′s(t)为t时刻预测风速的距平值。
9.根据权利要求8所述的一种基于距平偏差的风速数值预报订正***，其特征在于，所述第四模块中所述时刻点t+1的距平偏差值为：
Figure FDA0002209339730000023
其中，σr为所述实况风速数据平均值与所述实际风速数据距平值的标准差，σs为所述预测风速数据平均值与所述预测风速数据平均值的标准差，所述标准差的计算方式为：
其中，x(i)为待预x(i)测时段x内i时刻的值，xi为待预测时段x内的实况风速数据，n为待预测时段x的时间长度，
Figure FDA0002209339730000025
为所述待预测时段x的所述实况风速平均值。
10.根据权利要求9所述的一种基于距平偏差的风速数值预报订正***，其特征在于，所述第五模块中所述时刻点t+1的风速数据订正值为：
Figure FDA0002209339730000031
Figure FDA0002209339730000032
其中，xs(t+1)为时刻点t+1的所述预测风速数据，xr与xs表示所述历史实况风速数据与所述历史预测风速数据。
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