[发明专利]用于预测风场的功率输出的系统和方法

权利要求书

1.一种用于预测具有多个风力涡轮的风场的场级功率输出的方法，所述方法包括：

收集用于所述风场的实际操作数据和现场信息；

基于用于所述风场的所述实际操作数据和所述现场信息来预计未来时间段内的用于所述风场的预测操作数据；

基于所述预测操作数据和所述现场信息来生成基于模型的功率输出预测；

测量来自所述风场的实时操作数据；

基于测量的实时操作数据来调整所述功率输出预测；以及，

基于调整的功率输出预测来预测所述风场的所述场级功率输出。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述实际或预测操作数据包括以下中的至少一个或组合：功率输出、扭矩输出、桨距角、末梢速比、偏航角、温度、压力、一天中的时间、一年中的月份、在线风力涡轮的数量、风速、风向、风切变、尾流、风湍流、风加速、阵风、或风转向。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述现场信息包括场级功率曲线、涡轮级功率曲线、高度、风力涡轮位置、风场位置、天气条件、附近风场的位置、或地理布局中的至少一个。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，生成所述基于模型的功率输出预测还包括利用基于物理的模型。

5.根据权利要求1所述的方法，还包括经由补偿器模块基于所述测量的实时操作数据来调整所述功率输出预测。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述补偿器模块包括统计补偿器，其利用神经网络、回归或机器学习中的至少一个来基于所述测量的实时操作数据调整所述功率输出预测。

7.根据权利要求6所述的方法，还包括：

经由所述统计补偿器来学习所述实时操作数据与预计的操作数据之间的一个或多个偏差；以及，

基于学习的偏差来调整所述功率输出预测。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述未来时间段包括从将来的大约十二(12)小时到大约七(7)天。

9.一种用于预测风力涡轮的涡轮级功率输出的方法，所述方法包括：

收集用于所述风力涡轮的实际操作数据和现场信息；

基于用于所述风力涡轮的所述实际操作数据和所述现场信息来预计未来时间段内的用于所述风力涡轮的预测操作数据；

基于所述预测操作数据和所述现场信息来生成基于模型的功率输出预测；

测量来自所述风力涡轮的实时操作数据；

基于测量的实时操作数据来调整所述功率输出预测；以及，

基于调整的功率输出预测来预测所述风力涡轮的功率输出。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述实际或预测操作数据包括以下中的至少一个或组合：功率输出、扭矩输出、桨距角、末梢速比、偏航角、温度、压力、一天中的时间、一年中的月份、在线风力涡轮的数量、风速、风向、风切变、尾流、风湍流、风加速、阵风或风转向，并且其中所述现场信息包括场级功率曲线、涡轮级功率曲线、高度、风力涡轮位置、风场位置、天气条件、附近风场的位置或地理布局中的至少一个。

11.根据权利要求9所述的方法，其中，生成所述基于模型的功率输出预测还包括利用基于物理的模型。

12.根据权利要求9所述的方法，还包括经由统计补偿器基于测量的实时操作数据来调整所述功率输出预测，所述统计补偿器利用神经网络、回归或机器学习中的至少一个来基于所述测量的实时操作数据调整所述功率输出预测。

13.根据权利要求12所述的方法，还包括：

经由所述统计补偿器来学习所述实时操作数据与预计的操作数据之间的一个或多个偏差；以及

基于学习的偏差来调整所述功率输出预测。