基于天气分类的周尺度风电功率概率预测方法及系统

摘要

本公开提供了一种基于天气分类的周尺度风电功率概率预测方法及系统，采集风电场运行和数值天气预报数据，基于历史数值天气预报数据形成日气象特征向量，并进行天气类型的聚类；在每一种天气类型下建立由稀疏贝叶斯、核密度估计以及贝塔分布三个子模型构成的组合概率预测模型；根据实时风电场数值天气预报数据，形成预测样本的日气象特征向量，将预测样本归为相应的天气类型，并利用其所属天气类型对应的组合概率预测模型进行风电功率预测，输出预测值；本公开能够提高风电功率预测精度，并延长风电功率预测时长，进而为风电场检修排程或者水火电系统发电计划制定等提供有用信息。