[发明专利]一种大规模海域风能长期预测方法及系统

说明书

本发明公开了一种大规模海域风能长期预测方法及系统，本发明通过利用CCMP海面风场资料计算得到海洋风能密度格网数据，分析识别影响海洋风能分布的时不变参量(海水深度、离岸距离等)，以及与海洋风能滞后相关的时变参量(海表温度、海浪高度等)，综合考虑海洋风能分布的时空自相关性以及海洋风能与辅助参量的时空异质性关系，提出基于时空回归克里金的海洋风能长期预测方法，基于该方法和相应的历史格网数据实现月度、季节及年度等多时间尺度上的大规模海域风能空间分布格局变化的精确预测。

技术领域

本发明涉及风能预测领域，具体涉及一种大规模海域风能长期预测方法及系统。

背景技术

海洋风能储量丰富、分布广泛、可利用时间长等特质使其成为有望大规模发展的清洁可再生能源之一。海洋风能内在的不确定性和间断性给海上风电系统运作与发展带来挑战。而海洋风能预测可辅助实现风力发电机制的平衡优化及容量规划，是应对上述挑战的重要途径之一。已有的自回归滑动平均、人工神经网络以及支持向量机等模型主要关注于风能的短时(日、小时、分钟)预测。但海洋风能的长期(月度、季节、年度)预测对于海上风电场规划具有显著意义。因此，研究海洋风能长期预测方法很有必要。大部分已有研究关注于浮标或海岛等离散站点上的海面风速或风能预测，普遍忽略了海面风场内在的时空自相关性。而且通过离散观测数据很难去全面地理解海面风场时空特征

已有的自回归滑动平均、人工神经网络以及支持向量机等模型主要关注于风能的短时(日、小时、分钟)预测。但是海洋风能的长期(月度、季节、年度)预测对于海上风电场的中远期规划与发展具有显著意义。获取精确的海洋风能长期预测结果十分困难，考虑到预测精度，为短时预测设计的方法也不一定适用于长期预测。因此，研究实现专门用于海洋风能长期预测的方法很有必要。

大部分传统研究关注于浮标或海岛等离散观测站点上的海面风速或海洋风能预测。但这些研究普遍忽略了海洋风能分布内在的时空自相关性信息，并且通过离散观测数据很难去全面地理解海面风场时空特征。目前仍然没有方法能够同时利用海洋风能密度的时空自相关性以及辅助参量对海洋风能分布的影响信息来进行大规模海域的风能长期预测。

发明内容

针对现阶段缺乏可用于大规模海域风能长期预测模型的现状，本发明提供一种大规模海域风能长期预测方法及系统，以实现的大规模海域风能长期预测。

为实现上述目的，本发明的技术方案是：

第一方面，本发明实施例提供一种大规模海域风能长期预测方法，包括：

获取CCMP海面风场资料，以计算得到海洋风能密度格网数据；

结合多源辅助参量格网数据以及所述海洋风能密度格网数据来进行相关性分析，以识别影响海洋风能分布的时不变辅助参量以及与海洋风能滞后相关的时变参量，构建预测模型；

对所述预测模型采用时空地理加权回归法来表达海洋风能密度与辅助参量所存在的时空异质性关系，实现海洋风能密度趋势项预测；

通过对去除时空趋势的海洋风能密度残差部分的计算分析，构建时空协方差函数表达海洋风能密度随机项的时空自相关结构；

利用时空简单克里金进行海洋风能密度随机项的预测，与海洋风能密度趋势项相加得到最终的大规模海域风能长期预测结果。

第二方面，本发明实施例提供一种大规模海域风能长期预测系统，包括：

数据读取分析器，用于读取CCMP海面风场资料，并计算分析得到海洋风能密度格网数据；

第一数据处理分析器，用于结合多源辅助参量格网数据以及所述海洋风能密度格网数据来进行相关性分析，以识别影响海洋风能分布的时不变辅助参量以及与海洋风能滞后相关的时变参量，构建预测模型；