[发明专利]一种风电场中风电功率预测方法及系统在审
| 申请号： | 201711114090.7 | 申请日： | 2017-11-13 |
| 公开（公告）号： | CN109783828A | 公开（公告）日： | 2019-05-21 |
| 发明（设计）人： | 张超;王吉远;龙泉;张耀文;王朝;刘澈;赵树良;弥崧;欧阳磊;李新宇;石一迪 | 申请（专利权）人： | 北京普华亿能风电技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 102199 北京市延*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 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。 | ||
| 搜索关键词： | 输入风速 风速 风电场 尾流 预测 修正 电功率 风电功率预测 风速预测模型 中风 神经网络预测模型 风力发电机叶片 动量守恒定律 动态时间序列 台风力发电机 质量守恒定律 风电功率 风电机组 尾流效应 预先建立 自然风速 | ||
【主权项】：
1.一种风电场中风电功率预测方法，其特征在于，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。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京普华亿能风电技术有限公司，未经北京普华亿能风电技术有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201711114090.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
