用于千万千瓦风电基地的可发电风资源分布估计方法技术

本发明专利技术公开了用于千万千瓦风电基地的可发电风资源分布估计方法，主要包括：假设待测风电基地共有N座测风塔，获取每个测风塔Ti(i＝1,2,...,N)前预设小时数的历史风速数据；在每个整小时点根据前预设小时数的测风塔风速均值之差对测风塔进行最短距离聚类，找到待求点与所有测风塔Ti(i＝1,2,...,N)的地理距离Ri最小的测风塔Ti(i＝1,2,...,N)；确定测风塔Ti所在组别中的其他测风塔，对选取的测风塔用反距离加权方法插值得到未知点的风速风向估计值。本发明专利技术所述用于千万千瓦风电基地的可发电风资源分布估计方法，可以克服现有技术中风资源利用率低、供电可靠性差和电力系统运行稳定性差等缺陷，以实现风资源利用率高、供电可靠性好和电力系统运行稳定性好的优点。

【技术实现步骤摘要】
用于千万千瓦风电基地的可发电风资源分布估计方法
本专利技术涉及大型风电基地风资源分析
，具体地，涉及用于千万千瓦风电基地的可发电风资源分布估计方法。
技术介绍
我国自然资源分布禀赋决定了大型风电基地多数位于远离负荷中心且当地没有大型电源支撑的区域，大规模风电集中并网导致输电线路功率大幅波动给电力系统安全稳定运行带来巨大挑战。由于风电场建设速度普遍快于电网建设速度，在风电规模化高速开发的背景下，我国多数大型风电基地出现弃风限电问题。对大型风电基地的可发电风资源分布情况进行分析评估，有助于合理进行风电场规划，同时，可提前1-2年规划并建设配套输变电工程，有效提高风资源利用率、减少弃风限电，从而促进新能源的健康持续发展。针对千万千瓦级大型风电基地可发电风资源分析问题，未见相关专利申请。在实现本专利技术的过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在风资源利用率低、供电可靠性差和电力系统运行稳定性差等缺陷。
技术实现思路
本专利技术的目的在于，针对上述问题，提出用于千万千瓦风电基地的可发电风资源分布估计方法，以实现风资源利用率高、供电可靠性好和电力系统运行稳定性好的优点。为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：用于千万千瓦风电基地的可发电风资源分布估计方法，主要包括：a、假设待测风电基地共有N座测风塔，获取每个测风塔Ti(i＝1,2,...,N)前预设小时数的历史风速数据；b、在每个整小时点根据前预设小时数的测风塔风速均值之差对测风塔进行最短距离聚类，找到待求点与所有测风塔Ti(i＝1,2,...,N)的地理距离Ri最小的测风塔Ti(i＝1,2,...,N)；c、确定测风塔Ti所在组别中的其他测风塔，对选取的测风塔用反距离加权方法插值得到未知点的风速风向估计值。进一步地，在步骤b中，还包括：根据各测风塔的经纬度坐标及待求点的经纬度坐标，计算待求点与所有测风塔Ti(i＝1,2,...,N)的地理距离Ri。进一步地，所述计算待求点与所有测风塔Ti(i＝1,2,...,N)的地理距离Ri的操作，具体包括：设待测点坐标为(xk,yk)，已知测点坐标为(xi,yi)，其中i＝1,2,...,N，N为测风塔个数，则待测点到第i座测风塔的地理距离为进一步地，所述找到待求点与所有测风塔Ti(i＝1,2,...,N)的地理距离Ri最小的测风塔Ti(i＝1,2,...,N)的操作，具体包括：求minRi，所对应的测风塔即为待测点到第i座测风塔的地理距离Ri最小的测风塔。进一步地，在步骤b中，所述在每个整小时点根据前预设小时数的测风塔风速均值之差对测风塔进行最短距离聚类的操作，具体包括：首先，定义类与类的距离为两类中所有个体之间距离的最小值；其次，构造待聚类的m个元素的距离矩阵(m×m)，然后在此矩阵的非对角元素中，对距离最小的对象Gp和Gq进行归并，得到新类Gr＝{Gp,Gq}；再次，按公式drk＝min{dpk,dqk}(k≠p,q)计算新类Gr与原来各类之间的距离，如此可得到一个新的(m-1)阶距离矩阵；最后，回到第二步，直到类别数量满足要求，聚类算法终止。进一步地，所述对距离最小的对象Gp和Gq进行归并，得到新类Gr＝{Gp,Gq}的操作，具体包括：根据最短距离聚类法的定义，类与类的距离为两类中所有个体之间距离的最小值，那么类Gp和类Gq之间的距离Dpq则表示为：在此基础上，构造待聚类的m个元素的距离矩阵(m×m)，然后在此矩阵的非对角元素中，对距离最小的对象Gp和Gq进行归并，得到新类Gr＝{Gp,Gq}。进一步地，在步骤b中，所述在每个整小时点根据前预设小时数的测风塔风速均值之差对测风塔进行最短距离聚类的操作，具体还包括：风速数据相关性计算方法为：两个测风塔的风速序列看作两个随机变量X、Y，则相关系数如下式所示：进一步地，在步骤c中，所述确定测风塔Ti所在组别中的其他测风塔的操作，具体包括：根据每次的聚类结果，获得每个测风塔所属的组别，确定该组别中的其他测风塔。进一步地，在步骤c中，所述反距离加权方法具体是以待求点到已知点距离的函数作为权重函数，对已知点的数据进行加权得到待求点的估计值；所述权重函数W(r)有多种形式，包括：W(r)＝1/r2；其中，r为未知点与已知点之间的距离，R为影响半径，表示距离超过该半径的已知点对未知点的数据没有参考价值，m是大于1的整数；显然，在这种插值方法中，已知点离未知点越近，则权重越大。进一步地，在步骤c中，所述对选取的测风塔用反距离加权方法插值得到未知点的风速风向估计值的操作，具体包括：充分利用了“距离越近，资源特点相似性越高”的规律，采用W(r)＝1/r2的形式进行建模；于是，U、V两个方向即x、y方向的插值风速矢量表示为：本专利技术各实施例的用于千万千瓦风电基地的可发电风资源分布估计方法，由于主要包括：假设待测风电基地共有N座测风塔，获取每个测风塔Ti(i＝1,2,...,N)前预设小时数的历史风速数据；在每个整小时点根据前预设小时数的测风塔风速均值之差对测风塔进行最短距离聚类，找到待求点与所有测风塔Ti(i＝1,2,...,N)的地理距离Ri最小的测风塔Ti(i＝1,2,...,N)；确定测风塔Ti所在组别中的其他测风塔，对选取的测风塔用反距离加权方法插值得到未知点的风速风向估计值；从而可以克服现有技术中风资源利用率低、供电可靠性差和电力系统运行稳定性差的缺陷，以实现风资源利用率高、供电可靠性好和电力系统运行稳定性好的优点。本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。下面通过附图和实施例，对本专利技术的技术方案做进一步的详细描述。附图说明附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例一起用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。在附图中：图1为本专利技术用于千万千瓦风电基地的可发电风资源分布估计方法的流程示意图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。根据本专利技术实施例，如图1所示，提供了用于千万千瓦风电基地的可发电风资源分布估计方法。本实施例的用于千万千瓦风电基地的可发电风资源分布估计方法，主要包括以下步骤：步骤S10，假设该风电基地共有N座测风塔，获取每个测风塔Ti(i＝1,2,...,N)前6个小时的历史风速数据；步骤S20，在每个整小时点根据前6小时的测风塔风速均值之差对测风塔进行最短距离聚类；在步骤S20中，所述最短距离聚类的具体方法如下：最短距离聚类方法属于系统聚类方法的一种。系统聚类方法的基本思想是按照某种标准计算各类别之间的相似程度(或距离)，然后对待分类的样品不断将最为相近的两类合并为一类，同时重新计算新类和其他类的相似程度(或距离)，如此循环进行，直至样品的类别数达到设定值为止。由于本研究问题只考虑风速序列之间的简单关系，为了实现初步的前期数据分组目标，无需采用复杂的聚类方法，而考虑到最短距离聚类方法物理意义明确、模型简单的优势，下文采用该方法进行聚类分组。EquationSection3根据最短距离聚类法的定义，类与类的距离为两类中所有个体之间距离的最小值，那么类Gp和类Gq之间的距离Dpq则表示为：本文档来自技高网...

【技术保护点】
用于千万千瓦风电基地的可发电风资源分布估计方法，其特征在于，主要包括：a、假设待测风电基地共有N座测风塔，获取每个测风塔Ti(i＝1,2,...,N)前预设小时数的历史风速数据；b、在每个整小时点根据前预设小时数的测风塔风速均值之差对测风塔进行最短距离聚类，找到待求点与所有测风塔Ti(i＝1,2,...,N)的地理距离Ri最小的测风塔Ti(i＝1,2,...,N)；c、确定测风塔Ti所在组别中的其他测风塔，对选取的测风塔用反距离加权方法插值得到未知点的风速风向估计值。

【技术特征摘要】
1.用于千万千瓦风电基地的可发电风资源分布估计方法，其特征在于，主要包括：a、假设待测风电基地共有N座测风塔，获取每个测风塔Ti前预设小时数的历史风速数据；b、在每个整小时点根据前预设小时数的测风塔风速均值之差对测风塔进行最短距离聚类，找到待求点与所有测风塔Ti的地理距离Ri最小的测风塔Ti；c、确定每个测风塔Ti所在组别中的其他测风塔，对选取的测风塔用反距离加权方法插值得到未知点的风速风向估计值；在步骤b中，所述在每个整小时点根据前预设小时数的测风塔风速均值之差对测风塔进行最短距离聚类的操作，具体包括：首先，定义类与类的距离为两类中所有个体之间距离的最小值；其次，构造待聚类的m个元素的距离矩阵m×m，然后在此矩阵的非对角元素中，对距离最小的对象Gp和Gq进行归并，得到新类Gr＝{Gp,Gq}；再次，按公式drk＝min{dpk,dqk}计算新类Gr与原来各类之间的距离，如此可得到一个新的m-1阶距离矩阵；最后，回到第二步，直到类别数量满足要求，聚类算法终止。2.根据权利要求1所述的用于千万千瓦风电基地的可发电风资源分布估计方法，其特征在于，在步骤b中，还包括：根据各测风塔的经纬度坐标及待求点的经纬度坐标，计算待求点与所有测风塔Ti的地理距离Ri。3.根据权利要求2所述的用于千万千瓦风电基地的可发电风资源分布估计方法，其特征在于，所述计算待求点与所有测风塔Ti的地理距离Ri的操作，具体包括：设待测点坐标为(xk,yk)，已知测点坐标为(xi,yi)，其中i＝1,2,...,N，N为测风塔个数，则待测点到第i座测风塔的地理距离为：4.根据权利要求3所述的用于千万千瓦风电基地的可发电风资源分布估计方法，其特征在于，所述找到待求点与所有测风塔Ti的地理距离Ri最小的测风塔Ti的操作，其中i＝1,2,...,N，具体包括：求minRi，所对应的测风塔即为待测点到第i座测风塔的地理距离Ri最小的测风塔。5.根据权利要求1所述的用于千万千瓦风电基地的可发电风资源分布估计方法，其特征在于，所述对距离最小的对象Gp和Gq进行归并，得到新类Gr＝{Gp,Gq}的操作，具体包括：根据最短距离聚类法的定义，类与类的距离为两类中所有个体之间距离的最小值，那么类Gp和类Gq之间的距离Dpq则表示为：

【专利技术属性】
技术研发人员：汪宁渤，路亮，丁坤，赵龙，乔颖，鲁宗相，李剑楠，
申请(专利权)人：国家电网公司，国网甘肃省电力公司，甘肃省电力公司风电技术中心，
类型：发明
国别省市：北京;11