[发明专利]一种风电场中风电功率预测方法及系统

说明书

本发明公开了一种风电场中风电功率预测方法及系统，方法为：通过预先建立的风速模型，根据质量守恒定律计算得出自然风速通过风力发电机叶片的尾流速度；根据尾流速度，基于动量守恒定律计算得出风电场中任一台风力发电机的输入风速；根据输入风速，对输入风速进行尾流修正，得到修正后的输入风速；根据修正后的输入风速，通过风速预测模型，得到预测风速；根据预测风速，通过动态时间序列神经网络预测模型进行风电功率预测，得到预测风电功率。本发明通过考虑尾流效应下的风速模型，对整个风电场风电机组输入风速进行尾流修正，用修正后的风速作为风速预测模型的输入，提高得到的预测风速精度，进而提高了风电功率预测精度。

技术领域：

本发明涉及风电领域，尤其涉及一种风电场中风电功率预测方法及系统。

背景技术：

随着风电大力发展，风电场建设规模的扩大，在分析风电场接入电力系统时，需要考虑风电场输出功率波动范围大的特点。风能具有间歇性和随机波动性，风速的变化直接导致风电场的有功功率和无功功率的变化，输出功率很不稳定。当风电穿透全运行时会产生严重的影响，同时也会影响电能质量和经济调度以及电力竞价。因此，积极开展风电功率预测研究工作，提高预测的准确性，对电网调度、提高风电的接入能力以及减少系统运行成木等方而具有现实意义。

风电功率预测的准确度由多个因素所决定，而风速预测精度是决定功率预测准确度的关键因素。目前，国内外风速-风电功率预测方法主要是在假设等值风速情况下进行功率预测，但在实际情况中风电机组吸收了风中的部分能量，所以风经过机组后，其速度要有所下降。在风电场中前面的风电机组要遮挡后面的风电机组，座落在下风向的风电机组的风速就低于座落在上风向的风电机组的风速。风电机组相距越近，前面风电机组对后电机组风速的影响越大，这种现象称为尾流效应。尾流效应造成的能量损失在2％-30％左右。

此外，单叶轮风力发电机只能通过调整叶片形状、倾角、叶轮大小来提升发电效率，但是叶轮直径增大后，为了保障风机的安全性，叶轮转速通常较小，在25转/分钟以内，气流很容易从相邻的叶片之间穿过，造成风能浪费。因此急需一种提高风能利用的双叶轮的风力发电机系统，而配合这种风机的风电功率预测方法也是必要的。

发明内容：

本发明的目的在于提供一种风电场中风电功率预测方法及系统，通过考虑尾流效应下的风速模型，对整个风电场风电机组输入风速进行尾流修正，用修正后的风速作为风速预测模型的输入，提高得到的预测风速精度，进而提高了风电功率预测精度。此外，通过提供一种改进的双叶轮风力发电机系统来提高风能利用效能，并提供了一种与之匹配的风电功率预测方法。

本发明由如下技术方案实施：

第一方面，提供了一种风电场中风电功率预测方法，包括：

步骤S1，通过预先建立的风速模型，根据质量守恒定律计算得出自然风速通过风力发电机叶片的尾流速度；

步骤S2，根据所述尾流速度，基于动量守恒定律计算得出风电场中任一台风力发电机的输入风速；

步骤S3，根据所述输入风速，对所述输入风速进行尾流修正，得到修正后的输入风速；

步骤S4，根据所述修正后的输入风速，通过风速预测模型，得到预测风速；

步骤S5，根据所述预测风速，通过动态时间序列神经网络预测模型进行风电功率预测，得到预测风电功率。

在另一实施例中，

所述步骤S3具体为：

根据所述输入风速，求解尾流效应影响因子矩阵，得到风场实际风速模型；

根据所述风场实际风速模型，对所述输入风速进行尾流修正，得到修正后的输入风速。

在另一实施例中，

所述步骤S3，具体为：