【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及光伏功率預測，具體涉及轉折性天氣場景下的風電光伏功率預測系統及其方法。
技術介紹
1、轉折性天氣場景下的風電和光伏功率預測，旨在應對天氣條件快速變化(如云層移動、突發降雨、風速變化)對可再生能源發電能力的影響。準確預測這些變化對電力系統的穩定性至關重要，因為不確定的輸出可能導致電網負荷失衡，影響整體電力供應與需求的匹配。為應對這些挑戰，預測模型通常結合氣象數據、歷史發電記錄和機器學習算法進行數據分析與建模。這些模型需快速適應復雜氣象條件，提供實時功率預測，從而提高可再生能源利用效率，并在突發天氣下確保電力系統有效調度備用電源，保持電網穩定性。最終，精準的功率預測不僅支持可持續發展目標，還促進更高比例可再生能源的集成，減少對化石燃料的依賴。
2、在轉折性天氣場景下的風電和光伏功率預測中，數據集成平臺的作用至關重要。這類平臺能夠匯集來自多個來源的數據，包括氣象傳感器、風速計、光伏發電監測設備、激光雷達、衛星遙感數據等，從而形成一個全面的數據庫。通過對這些異構數據進行集成和處理，數據集成平臺能夠提供實時、準確的天氣和環境狀況分析，使得預測模型能夠更好地捕捉轉折性天氣對風電和光伏發電的影響。此外，這個平臺還支持高級數據分析和機器學習算法，優化功率預測的準確性，提高電力系統的響應能力，確保在突發天氣情況下能夠及時調整電網調度，保障電力供應的穩定性和可靠性。
3、現有技術存在以下不足：
4、在極端天氣條件下，如強風暴、雷暴和暴雪等，突然的氣象變化會引發大量傳感器和監測設備的數據采集，導致數據
5、在所述
技術介紹
部分公開的上述信息僅用于加強對本公開的背景的理解，因此它可以包括不構成對本領域普通技術人員已知的現有技術的信息。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是提供轉折性天氣場景下的風電光伏功率預測系統及其方法，通過實時獲取和分析數據集成平臺的各項參數信息，及時識別和評估系統運行狀態，生成的系統響應系數能夠有效監控數據處理能力，幫助電力運營商快速識別高風險運行過程并采取應對措施，確保電力供應的穩定性。將高風險運行過程細分為突發型、持續型和不穩定型，并發出紅色、橙色和黃色預警信號，提供更科學的風險管理框架，提升應對突發事件的能力，降低經濟損失，提高系統的整體韌性與安全性，以解決上述
技術介紹
中的問題。
2、為了實現上述目的，本專利技術提供如下技術方案：轉折性天氣場景下的風電光伏功率預測方法，包括以下步驟：
3、在數據集成平臺運行期間，實時獲取數據集成平臺運行過程中生成的各項參數信息，并對獲取的參數信息進行特征提取；
4、對獲取的參數進行特征提取后，對提取的特征包括未處理數據的累積量和平臺對請求的平均響應時間進行分析，并將經過分析后的未處理數據的累積量和平臺對請求的平均響應時間輸入至預先學習好的機器學習模型中，通過機器學習模型生成系統響應系數，通過系統響應系數對數據集成平臺運行過程進行智能化評估；
5、基于機器學習模型評估結果，將數據集成平臺運行過程劃分為低風險運行過程或者高風險運行過程，對數據集成平臺異常運行過程進行智能化感知；
6、針對高風險運行過程，持續獲取數據集成平臺運行期間的參數信息，將高風險運行過程劃分為突發型、持續型和不穩定型；
7、針對不同類型的高風險運行過程，發出不同預警信號，對于突發型高風險運行過程，發出黃色預警，對于不穩定型高風險運行過程，發出橙色預警，而對于持續型高風險運行過程，發出紅色預警。
8、優選的，對未處理數據的累積量和平臺對請求的平均響應時間進行分析后，分別生成數據積壓指數和系統響應時間指數，將數據積壓指數和系統響應時間指數輸入至預先學習好的機器學習模型中，通過機器學習模型生成系統響應系數，通過系統響應系數對數據集成平臺運行過程進行智能化評估。
9、優選的，在檢測窗口下，對未處理數據的累積量進行分析，生成數據積壓指數的具體步驟如下：
10、在檢測窗口下，實時收集來自各個傳感器和監測設備的輸入數據流，確保數據源的完整性和準確性，并將獲取的輸入數據流標定為d(t)，表示時間t時系統接收到的新數據量；
11、在每個時間點計算系統能夠處理的實時數據量，計算表達式如下：
12、
13、，式中，p(t)是瞬時處理量，c是系統最大處理能力，l(t)是當前系統負載，lmax是系統最大負載閾值，e-α·t是時間衰減項，α是數據處理效率衰減系數，e是自然底數；
14、評估系統的處理能力與當前負載的比率，計算表達式如下：
15、
16、，式中，r(t)是處理能力與負載比，∈是小常數；
17、在每個時間間隔內，計算未處理數據的累積量，計算表達式如下：
18、i(t)＝u(t-δt)+d(t)-p(t)
19、，式中，u(t)是未處理數據的累積量，表示時間點t時刻的未處理數據總量，δt是時間間隔，u(t-δt)是前一時間點的未處理數據量；
20、根據未處理數據的累積量，生成數據積壓指數，計算表達式如下：
21、
22、，式中，dbi是數據積壓指數，uthreshold是預設的未處理數據量閾值，dmax是最大數據流量，β是非線性系數，γ是負載衰減系數，描述系統負載對積壓指數的影響的系數。
23、優選的，在檢測窗口下，定義響應負荷函數，響應負荷函數用于描述系統在時間點t時刻的請求負荷程度，反映當前請求量對系統處理能力的壓力，計算表達式如下：
24、
25、，式中，q(t)是響應負荷函數，a是響應負荷的基準常數，用于標定負荷函數的幅度，h(t)是系統在時間t時刻的請求量，hmax是系統可承受的最大請求量，e是自然底數，μ是時間衰減系數，用于模擬請求在時間上的逐漸衰減；
26、評估系統在處理請求時的響應速率，定義響應速率函數，計算表達式如下：
27、
28、，式中，v(t)是響應速率函數，b是速率調節常數，用于控制響應速率的初始值，φ(t)是負荷調整因子，k(t)是系統在時間t時刻的實際響應時間，klimit是系統的響應時間限制常數，保證處于合理范圍；
29、為了反映系統響應在不同負荷和請求下的實時適應性，引入動態調整因子，計算表達式如下：
30、
31、，式中，θ(t)是動態調整因子，η是調整幅度常數，控制動態調整因子的總體幅度，κ是調整速率常數，控制負荷對調整因子的影響，vref是參考速率常數，∈是小常數；
32、結合響應負荷函數q(t)、響應速率函數v本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.轉折性天氣場景下的風電光伏功率預測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的轉折性天氣場景下的風電光伏功率預測方法，其特征在于：對未處理數據的累積量和平臺對請求的平均響應時間進行分析后，分別生成數據積壓指數和系統響應時間指數，將數據積壓指數和系統響應時間指數輸入至預先學習好的機器學習模型中，通過機器學習模型生成系統響應系數，通過系統響應系數對數據集成平臺運行過程進行智能化評估。
3.根據權利要求2所述的轉折性天氣場景下的風電光伏功率預測方法，其特征在于，在檢測窗口下，對未處理數據的累積量進行分析，生成數據積壓指數的具體步驟如下：
4.根據權利要求2所述的轉折性天氣場景下的風電光伏功率預測方法，其特征在于，在檢測窗口下，定義響應負荷函數，響應負荷函數用于描述系統在時間點t時刻的請求負荷程度，反映當前請求量對系統處理能力的壓力，計算表達式如下：
5.根據權利要求2所述的轉折性天氣場景下的風電光伏功率預測方法，其特征在于：將數據積壓指數DBI和系統響應時間指數SRTI輸入至預先學習好的機器學習模型中，通過機器學習模型生
6.根據權利要求5所述的轉折性天氣場景下的風電光伏功率預測方法，其特征在于：將生成的系統響應系數與預先設定的系統響應系數參考閾值進行比對分析，將數據集成平臺運行過程劃分，劃分過程如下：
7.根據權利要求6所述的轉折性天氣場景下的風電光伏功率預測方法，其特征在于：針對高風險運行過程，持續獲取數據集成平臺運行期間在若干個檢測窗口下生成的若干個系統響應系數建立數據集合，并進行綜合分析；
8.轉折性天氣場景下的風電光伏功率預測系統，用于實現上述權利要求1-7其中任意一項所述轉折性天氣場景下的風電光伏功率預測方法，其特征在于，包括數據采集與特征提取模塊、特征分析與模型評估模塊、風險分類與智能感知模塊、高風險類型劃分模塊以及預警信號發出模塊：
...【技術特征摘要】
1.轉折性天氣場景下的風電光伏功率預測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的轉折性天氣場景下的風電光伏功率預測方法，其特征在于：對未處理數據的累積量和平臺對請求的平均響應時間進行分析后，分別生成數據積壓指數和系統響應時間指數，將數據積壓指數和系統響應時間指數輸入至預先學習好的機器學習模型中，通過機器學習模型生成系統響應系數，通過系統響應系數對數據集成平臺運行過程進行智能化評估。
3.根據權利要求2所述的轉折性天氣場景下的風電光伏功率預測方法，其特征在于，在檢測窗口下，對未處理數據的累積量進行分析，生成數據積壓指數的具體步驟如下：
4.根據權利要求2所述的轉折性天氣場景下的風電光伏功率預測方法，其特征在于，在檢測窗口下，定義響應負荷函數，響應負荷函數用于描述系統在時間點t時刻的請求負荷程度，反映當前請求量對系統處理能力的壓力，計算表達式如下：
5.根據權利要求2所述的轉折性天氣...
【專利技術屬性】
技術研發人員：劉巍，杜成銳，吳剛，李旻，黃春雷，李春紅，王金龍，馬瑞光，馬天男，羅皓，侯驗秋，劉潔穎，楊登宇，陳建，
申請(專利權)人：國網四川省電力公司經濟技術研究院，
類型：發明
國別省市：
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