(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210626792.8 (22)申请日 2022.06.05 (71)申请人 南京理工大 学 地址 210094 江苏省南京市孝陵卫20 0号 (72)发明人 卜京　蒋明慧　殷明慧　 (74)专利代理 机构 南京理工大 学专利中心 32203 专利代理师 陈鹏 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06F 30/20(2020.01) G06F 113/06(2020.01) G06F 119/06(2020.01) (54)发明名称 基于案例推理的特殊天气风电功率预测数 据修正方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于案例推理的特殊天 气风电功率预测数据修正方法， 该方法通过分形 维数理论， 对风速的间歇性进行了分析与描述， 划分得到间歇性风速区间与间歇性风速点， 提取 风电场历史实测数据中所有间歇性风速点处的 风速与风电功率数据， 构建特殊天气风速 ‑功率 案例库， 在此基础上， 对风电功率预测段数据中 所有间歇性风速点进行修正， 对于预测数据中所 有间歇性风速点， 利用检索案例库得到的解对该 点处的风电功率预测值进行加权修正， 得到最终 的风电功率预测输出值， 以降低预测误差 。 权利要求书2页 说明书4页 附图3页 CN 114881360 A 2022.08.09 CN 114881360 A 1.一种基于案例推理的特殊天气风电功率预测数据修正方法， 其特征在于， 包括以下 步骤： 1)采用混沌理论中的分形维数理论对风 能的波动特性进行分析， 确定间歇性风速区间 与间歇性 风速点， 近似将间歇性 风速点作为特殊天气时间点的判定依据； 2)基于风电场历史运行数据， 整合所有间歇性风速点处的风速与对应的风电出力值， 建立特殊天气下风速 ‑功率案例库； 3)对于风电功率预测模型预测段每一点处数据， 判断是否为间歇性风速点， 若是， 则需 要修正， 提取风速作为特征量， 检索案例库求解得到修正值， 若否， 则将修正值置零， 无需修 正； 4)将检索案例库求得的修正值按一定的权重修正预测模型输出值， 得到修正后的风电 功率预测值。 2.根据权利要求1所述的基于风速波动特征分型的风电功率预测方法， 其特征在于， 步 骤1)中， 首先， 用分形维数理论中的计盒维数法来对特定时间段内的风速波动进行几何量 化， 计盒维数的基本思想为： 假设将不规则曲线放在一个均匀分割的边长为ε的网格中， 至 少需要N个 格子才能够完全覆盖这个不 规则曲线， 则该曲线的计盒维数的数 学表达式如下： 当ε→0时， 分形维数DS的值等于曲线的近似斜率； 对于风速时间序列， 计盒维数法的具 体描述为， 将长度为t的历史风速时间序列分解为N个区间， 每个区间内时间长度为固定值 Δt， 则第i个风速区间内的分形维数Di的表达式为： 其中， vi,max与vi,min分别为第i个风速区间内风速的最大值与最小值； 分形维数越大， 数 据的随机性越大， 即风速波动性越强， 因此通过选取合适的分形维数值Dr， 分析每个风速区 间内的分形维数大小就能够确定该区间是否为间歇性风速区间， 若第i个风速区间内的分 形维数值Di＞Dr， 则认为该区间的风速波动性强， 判断其是间歇性风速区间， 用vi与vi+1分别 表示该区间内的两个风速点， 则可以判断vi为间歇风速点； 基于上述方法划分得到的间歇性 风速点， 近似视为特殊天气时间点。 3.根据权利要求2所述的基于案例推理的特殊天气风电功率预测数据修正方法， 其特 征在于， 分形维数参 考值Dr＝1.5。 4.根据权利要求1所述的基于案例推理的特殊天气风电功率预测数据修正方法， 其特 征在于， 步骤2)中， 以风电场历史实测数据为基础， 结合风电出力的影响因素相关性分析， 统计并整合所有间歇性风速点处的风速与对应的风电出力值， 构成特殊天气下风速 ‑功率 案例库； 对于第n个间歇风速点， 视其为第n个特殊天气点， 取当前时刻的风速vi与为案例的 特征向量{xn}， 案例的解{yn}为当前时刻风电实际出力值； 则任一源案例可以表示 为： Cn＝{xn； yn}， n＝1,2,…N    (3) 5.根据权利要求1所述的基于案例推理的特殊天气风电功率预测数据修正方法， 其特 征在于， 步骤3)中， 对于任一风电功 率预测模 型的预测输出数据， 利用分形维数理论判断该 时间点是否为间歇性风速点， 若 是， 则判定该时间点处于特殊天气下， 需要进 行预测数据修权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114881360 A 2正， 设目标案例为x， 待求的解记为y， 采用基于欧氏距离的相 似度评估策略来计算x与源案 例xn的相似度， 计算公式如下： 当相似度大于85％时， 认为当前案例与案例库中的案例匹配， 将相似度大于85％的案 例按照相 似度大小排序， 取前5个， 若案例不满5个则全部选取， 求其平均值， 作为当前案例 的解y； 若没有相似度大于8 5％的案例， 则将相似度降低， 直至找到满足要求的案例为止， 求 得的解y即为数据修正模块中的修正值； 若判断该时间点不是间歇性风速点， 则无需进行预 测数据修 正， 此时应将修 正值置零， 即直接 输出预测模型输出值。 6.根据权利要求5所述的基于案例推理的特殊天气风电功率预测数据修正方法， 其特 征在于， 若没有相似度大于8 5％的案例， 则将相似度降低至8 0％或75％， 直至找到满足要求 的案例为止 。 7.根据权利要求1所述的基于案例推理的特殊天气风电功率预测数据修正方法， 其特 征在于， 步骤4)中， 基于上一步所求得的修正值， 采用加权组合的方法对风电功 率预测模型 的输出值进行修正， 权重的确定采用注水 法， 经计算得到的权重ω1＝0.1， ω2＝0.9， 对 于预 测数据的第 i个时间点， 预测模型的输出值为Pwi， 若为特殊天气时间点， 则修正后的输出预 测值Pi为： Pi＝ω1Pw,i+ω2y    (5) 8.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计 算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述程序时实现权利要求 1‑7中任一所述的方法的 步骤。 9.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 该程序被处理器执 行时实现权利要求1 ‑7中任一所述的方法的步骤。 10.一种计算机程序产品， 包括计算机程序， 其特征在于， 该计算机程序被处理器执行 时实现权利要求1 ‑7中任一所述的方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114881360 A 3