[发明专利]基于超分辨率重建技术的风电场风速降尺度方法

权利要求书

1.一种基于超分辨率重建技术的风电场风速降尺度方法，其特征在于，包括：

步骤1：获取风电场地形数据，并提取地形特征，同时，获取全球场数值天气预报数据并进行第一质量控制以及获取风电场风速高分辨率图像数据并进行第二质量控制；

步骤2：对提取的地形特征、第一质量控制结果以及第二质量控制结果进行数据预处理，得到训练集、验证集以及测试集；

步骤3：基于所述训练集以及验证集，建立降尺度模型；

步骤4：基于所述降尺度模型对所述测试集进行预测，预报全球场数值天气预报数据的风速降尺度结果；

步骤5：利用风廓线模型对所述风速降尺度结果进行反归一化；

步骤6：根据反归一化结果获取每台风电机组轮毂所处高度的风速。

2.如权利要求1所述的基于超分辨率重建技术的风电场风速降尺度方法，其特征在于，基于所述训练集以及验证集，建立降尺度模型，包括：

基于训练集以及验证集，建立初始模型；

对所述初始模型进行损失函数的建立，并判断所述初始模型是否满足损失标准；

若满足，将所述初始模型视为降尺度模型；

否则，对所述初始模型进行损失优化直到满足损失标准，得到降尺度模型。

3.如权利要求1所述的基于超分辨率重建技术的风电场风速降尺度方法，其特征在于，获取风电场风速高分辨率图像数据并进行第二质量控制，包括：

识别风电场所处地形的独立山脉、重叠山脉，并获取每个独立山脉的第一矢量边界以及每个重叠山脉的第二矢量边界以及存在重叠阴影的第三矢量边界；

基于所述第一矢量边界、第二矢量边界以及第三矢量边界，得到所述风电场的地形轮廓；

从历史数据库中获取与所述地形轮廓所匹配的参考高分辨率图像，并将所述参考高分辨率图像与风电场风速高分辨率图像进行比较，获取必要检查区域；

获取所述必要检查区域的风机分布位置、风机工作状态以及区域风信息，确定对应必要检查区域是否合格；

若合格，将对应必要检查区域保留；

若不合格，向对应必要检查区域设备报警标签，并基于所有标签进行质量报警提醒。

4.如权利要求3所述的基于超分辨率重建技术的风电场风速降尺度方法，其特征在于，获取所述必要检查区域的风机分布位置、风机工作状态以及区域风信息，确定对应必要检查区域是否合格，包括：

根据所述区域风信息以及风机分布位置，获取每个风机在不同时刻下的预测工作状态；

将所述预测工作状态与对应的风机工作状态进行比较，构建比较阵列，其中，所述比较阵列包括：不同时刻下所对应的预测工作状态组以及所对应的风机工作状态组；

构建预测工作状态组的第一状态曲线以及风机工作状态组的第二状态曲线，并对所述第一状态曲线与第二状态曲线进行对齐处理；

如果对齐处理所对应的曲线结果趋于一致，则判定对应必要检查趋于合格；

如果对齐处理所对应的曲线结果存在时刻上的位置偏离，则对第二状态曲线按照位置偏离进行调整，得到第三状态曲线；

将所述第一状态曲线与第三状态曲线进行对比分析，确定存在的非一致对集合以及所述非一致对集合中不一致对所处不同的不一致等级的频次；

根据频次结果以及对应的不一致等级，得到不合格值；

当所述不合格值大于预设值时，判定对应必要检查区域不合格；

否则，判定对应必要检查区域合格。

5.如权利要求4所述的基于超分辨率重建技术的风电场风速降尺度方法，其特征在于，根据频次结果以及对应的不一致等级，得到不合格值，包括：

其中，N_i表示第i个不一致等级对应的频次；n1表示不一致等级的等级个数；表示第i个不一致等级对应的等级权重；B表示不合格值。