[发明专利]风力发电机组的输出功率预测方法和设备有效
申请号: | 201711276230.0 | 申请日: | 2017-12-06 |
公开(公告)号: | CN107992970B | 公开(公告)日: | 2021-10-26 |
发明(设计)人: | 孙静茹;左丽叶 | 申请(专利权)人: | 北京金风慧能技术有限公司 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/06 |
代理公司: | 北京铭硕知识产权代理有限公司 11286 | 代理人: | 高燕;王兆赓 |
地址: | 100176 北京市大兴区北京经*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 风力 发电 机组 输出功率 预测 方法 设备 | ||
1.一种风力发电机组的输出功率预测方法,其特征在于,所述输出功率预测方法包括:
获取预定时间段的预测风速数据;
确定所述预定时间段所对应的风力月份类型;
获取与确定的风力月份类型对应的输出功率预测模型;
通过将所述预定时间段的预测风速数据输入到获取的输出功率预测模型,获得所述预定时间段内风力发电机组的预测输出功率,
其中,所述风力月份类型根据历史风速数据来确定,所述风力月份类型包括过渡月份,所述过渡月份包括多个区间,
当确定所述预定时间段所对应的风力月份类型为过渡月份时,在获得所述预定时间段内风力发电机组的预测输出功率的步骤中,确定所述预定时间段所属的区间,并获取与确定的区间对应的输出功率预测模型,
与所述多个区间中的任一区间对应的输出功率预测模型通过以下方式被确定:
当所述任一区间内每天的风速在设定风速范围内波动时,通过预定方式建立与所述任一区间对应的输出功率预测模型,
当所述任一区间内每天的风速变化呈逐渐增长或逐渐下降的变化趋势时,建立与所述变化趋势对应的趋势项,并根据所述趋势项建立与所述任一区间对应的输出功率预测模型。
2.如权利要求1所述的输出功率预测方法,其特征在于,确定所述预定时间段所对应的风力月份类型的步骤包括:确定所述预定时间段所属的月份,基于所述月份的历史风速数据确定所述月份的月均风速和/或月季节指数,并根据确定的月均风速与风力发电机组所在区域的平均风速的比较结果和/或月季节指数与设定值的比较结果确定与所述月份对应的风力月份类型,将与所述月份对应的风力月份类型确定为与所述预定时间段所对应的风力月份类型。
3.如权利要求2所述的输出功率预测方法,其特征在于,根据确定的月均风速与风力发电机组所在区域的平均风速的比较结果确定与所述月份对应的风力月份类型的步骤包括:
确定所述月份的月均风速与风力发电机组所在区域的平均风速的比值,当月均风速与平均风速的比值小于第一预定比值且大于第二预定比值时,确定所述预定时间段所属的月份为过渡月份,第一预定比值大于第二预定比值,
和/或,根据月季节指数与设定值的比较结果确定与所述月份对应的风力月份类型的步骤包括:
设定值包括第一设定值和第二设定值,第一设定值大于第二设定值,当月季节指数小于第一设定值且大于第二设定值时,确定所述预定时间段所属的月份为过渡月份。
4.如权利要求1所述的输出功率预测方法,其特征在于,所述多个区间根据过渡月份的风速特征变化规律而被确定。
5.如权利要求4所述的输出功率预测方法,其特征在于,所述多个区间通过以下方式被确定:
根据过渡月份的历史风速数据的日季节指数或日季节指数5日均线,搜索过渡月份中风速发生突变的日期,以搜索到的日期为界线,将过渡月份划分为多个区间。
6.如权利要求3所述的输出功率预测方法,其特征在于,所述风力月份类型还包括大风月份和小风月份,
其中,根据确定的月均风速与风力发电机组所在区域的平均风速的比较结果确定与所述月份对应的风力月份类型的步骤包括:当所述预定时间段所属的月份的月均风速与平均风速的比值大于等于第一预定比值时,确定预定时间段所属的月份为大风月份,当月均风速与平均风速的比值小于等于第二预定比值时,确定所述预定时间段所属的月份为小风月份,
和/或,根据月季节指数与设定值的比较结果确定与所述月份对应的风力月份类型的步骤包括:当所述预定时间段所属的月份的月季节指数大于等于第一设定值时,确定所述预定时间段所属的月份为大风月份,当月季节指数小于等于第二设定值时,确定所述预定时间段所属的月份为小风月份。
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
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G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
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