申请/专利权人：贵州电网有限责任公司

申请日：2020-11-18

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN112462651B

主分类号：G05B19/042

分类号：G05B19/042

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2021.03.26#实质审查的生效;2021.03.09#公开

摘要：本发明公开了一种考虑前池水位的小水电功率预测方法及预测系统，它包括采集含α个时刻的前池水位数据集和各时刻对应的天气预报信息集进行相关性分析，将相关性前二位的前池水位数据和天气预报信息形成训练样本集利用SVM训练得到前池水位预测模型，预测前池水位；将最终实时前池水位数据加入前池水位样本集实时修正前池水位预测模型；根据实时修正的前池水位预测模型得到预测周期内的各时刻前池水位预测结果集；利用BP神经网络建立小水电功率预测模型并根据前池水位样本集和小水电出力样本集修正；根据修正后的小水电功率预测模型，得到预测周期内的各时刻小水电功率预测结果，解决了不能准确掌握小水电未来出力情况等技术问题。

主权项：1.一种考虑前池水位的小水电功率预测方法，它包括：步骤1、选择防雷式前池水位液位传感器并安装在钻孔的钢管中；步骤2、将防雷式前池水位液位传感器通过防雷装置与前池水位采集终端相连用于测量实际前池水位；步骤3、采集含α个时刻的前池水位数据集H和各时刻对应的天气预报信息集WE；步骤4、通过采集的前池水位数据集H和天气预报信息集WE，进行前池水位与天气预报信息的相关性分析，步骤5、将相关性系数排名前两位的两个变量记做Bκ和Bθ；步骤6、将前池水位数据集H和天气预报信息集WE中Bκ和Bθ变量形成训练样本集，利用SVM训练得到前池水位预测模型；步骤7、实时采集第g个时刻的前池水位数据HRTg，并根据对应时刻的实时天气预报信息WERTg，利用步骤6得到的前池水位预测模型得到对应时刻的前池水位预测值HPRg；并进行判断和确定第g个时刻的前池水位数据HFg；第g个时刻的前池水位数据的确定方法包括：1采集第g个时刻的前池水位数据HRTg，与上一时刻值HRTg-1进行比较，计算εg，计算公式为若εg0.2，则判断实测值为异常，进入2；若εg0.2,则进入3；2εg0.2，则直接将前池水位预测模型得到对应时刻的前池水位预测值HPRg作为第g个时刻的前池水位数据HFg；3εg0.2,则对实时采集第g个时刻的前池水位数据HRTg和前池水位预测模型得到对应时刻的前池水位预测值HPRg进行比较，计算φg，计算公式为若φg0.1，则第g个时刻的前池水位数据若φg0.1，则第g个时刻的前池水位数据HFg＝ΩHRTg+ΞHPRg，其中Ω、Ξ为权重系数，且有Ω+Ξ＝1；步骤8、将最终实时前池水位数据加入前池水位样本集，实时修正前池水位预测模型；步骤9、收集预测周期内含有Bκ和Bθ两个变量的未来天气预报信息集WEP作为输入传递给实时修正的前池水位预测模型，得到预测周期内的各时刻前池水位预测结果集HWFP；步骤10、小水电功率预测系统利用含α个时刻的前池水位数据集H以及小水电的历史出力数据集PTS，利用BP神经网络建立小水电功率预测模型；步骤11、利用得到的最终实时前池水位数据，结合小水电实时出力数据，实时加入前池水位样本集和小水电出力样本集，实时修正基于BP神经网络的小水电功率预测模型；步骤12、预测周期内的各时刻前池水位预测结果集HWFP作为输入基于BP神经网络的小水电功率预测模型，得到预测周期内的各时刻小水电功率预测结果集PWFP，记入小水电功率预测系统的存储单元，并通过站内测控单元传送给后台监控系统，同时小水电功率预测系统将预测结果通过小水电远动系统传送给调度机构发电计划管理系统。

全文数据：

权利要求：

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