风力发电机组的输出功率预测方法和设备技术

提供一种风力发电机组的输出功率预测方法和设备，所述输出功率预测方法包括：获取预定时间段的预测风速数据；确定所述预定时间段所对应的风力月份类型；获取与确定的风力月份类型对应的输出功率预测模型；通过将所述预定时间段的预测风速数据输入到获取的输出功率预测模型，获得所述预定时间段内风力发电机组的预测输出功率。采用本发明专利技术示例性实施例的风力发电机组的输出功率预测方法和设备，能够基于待预测时间段所对应的风力月份类型，来通过与风力月份类型对应的输出功率预测模型来预测该待预测时间段内风力发电机组的输出功率，以提高对输出功率的预测准确性。

Prediction method and equipment for output power of wind turbines

An output power prediction method and a device for the wind turbine are provided. The output power prediction method includes: obtaining the predicted wind speed data of the predetermined time period, determining the type of the wind month corresponding to the predetermined time period; obtaining the output power prediction model corresponding to the determined wind month type; through the The predicted wind speed data of the predetermined time period is input to the obtained output power prediction model, and the predicted output power of the wind turbine in the predetermined time period is obtained. The output power prediction method and equipment of the wind turbine using the exemplary embodiment of the invention can predict the output power of the wind power generating set in the expected time period by the output power prediction model corresponding to the wind month type to improve the output power of the wind power generating set in the predicted time period. The accuracy of the output power is predicted.

【技术实现步骤摘要】
风力发电机组的输出功率预测方法和设备
本专利技术总体说来涉及风力发电
，更具体地讲，涉及一种风力发电机组的输出功率预测方法和设备。
技术介绍
随着风力发电被人类广泛应用，风电资源在电力系统中的渗透率也越来越高，风能是发电成本最低并且可用资源最多的可再生能源之一，并且扩大其在发电方面的覆盖面，可以大大减少通过燃烧如天然气和煤炭这样的化石燃料使用传统发电系统所获得电能时产生的温室气体和空气污染，风电技术现在已经成为全球日益增长的清洁电力市场的主要贡献准确可靠的风力发电预测系统被广泛认为是增加风力发电渗透率的主要原因。然而，风电具有的随机性和波动性对电网产生的较大冲击给风电产业的发展带来了巨大挑战。风电功率预测技术是帮助解决这一问题的重要手段。目前，现有技术中存在基于季节性分析结果来建立输出功率预测模型，但现有技术中对于季节性分析机制并不合理，导致建立的输出功率预测模型的预测效果较差。
技术实现思路
本专利技术的示例性实施例的目的在于提供一种风力发电机组的输出功率预测方法和设备，以解决现有技术中输出功率预测模型的预测误差较大的技术问题。根据本专利技术示例性实施例的一方面，提供一种风力发电机组的输出功率预测方法，其特征在于，所述输出功率预测方法包括：获取预定时间段的预测风速数据；确定所述预定时间段所对应的风力月份类型；获取与确定的风力月份类型对应的输出功率预测模型；通过将所述预定时间段的预测风速数据输入到获取的输出功率预测模型，获得所述预定时间段内风力发电机组的预测输出功率。可选地，确定所述预定时间段所对应的风力月份类型的步骤可包括：确定所述预定时间段所属的月份，基于所述月份的历史风速数据确定所述月份的月均风速和/或月季节指数，并根据确定的月均风速与风力发电机组所在区域的平均风速的比较结果和/或月季节指数与设定值的比较结果确定与所述月份对应的风力月份类型，将与所述月份对应的风力月份类型确定为与所述预定时间段所对应的风力月份类型。可选地，所述风力月份类型可包括过渡月份，其中，根据确定的月均风速与风力发电机组所在区域的平均风速的比较结果确定与所述月份对应的风力月份类型的步骤可包括：确定所述月份的月均风速与风力发电机组所在区域的平均风速的比值，当月均风速与平均风速的比值小于第一预定比值且大于第二预定比值时，确定所述预定时间段所属的月份为过渡月份，第一预定比值大于第二预定比值，和/或，根据月季节指数与设定值的比较结果确定与所述月份对应的风力月份类型的步骤可包括：设定值包括第一设定值和第二设定值，第一设定值大于第二设定值，当月季节指数小于第一设定值且大于第二设定值时，确定所述预定时间段所属的月份为过渡月份。通过上述确定月份类型的方法能够定位一年当中风速变化较大，波动显著的月份(过渡月)，以便针对这些特殊月份进行更加合理的分区建模，以使得功率预测模型更加符合实际情况，进而提升预测精度。可选地，过渡月份可包括多个区间，其中，当确定所述预定时间段所对应的风力月份类型为过渡月份时，在获得所述预定时间段内风力发电机组的预测输出功率的步骤中，可确定所述预定时间段所属的区间，并获取与确定的区间对应的输出功率预测模型。可选地，所述多个区间可根据过渡月份的风速特征变化规律而被确定。可选地，所述多个区间可通过以下方式被确定：根据过渡月份的历史风速数据的日季节指数或日季节指数5日均线，搜索过渡月份中风速发生突变的日期，以搜索到的日期为界线，将过渡月份划分为多个区间。通过上述分区方法，可以实现针对风速变化较大，波动明显的月份的短期或超短期功率预测。区别于针对季度风速变化建立功率预测模型的现有技术，本申请在定位出过渡月后，对该月的风速变化趋势进行分析，以便根据实际需求确定功率预测模型的粒度。可选地，与所述多个区间中的任一区间对应的输出功率预测模型可通过以下方式被确定：当所述任一区间内每天的风速在设定风速范围内波动时，通过预定方式建立与所述任一区间对应的输出功率预测模型，当所述任一区间内每天的风速变化呈逐渐增长或逐渐下降的变化趋势时，建立与所述变化趋势对应的趋势项，并根据所述趋势项建立与所述任一区间对应的输出功率预测模型。可选地，所述风力月份类型可还包括大风月份和小风月份，其中，根据确定的月均风速与风力发电机组所在区域的平均风速的比较结果确定与所述月份对应的风力月份类型的步骤可包括：当所述预定时间段所属的月份的月均风速与平均风速的比值大于等于第一预定比值时，确定预定时间段所属的月份为大风月份，当月均风速与平均风速的比值小于等于第二预定比值时，确定所述预定时间段所属的月份为小风月份，和/或，根据月季节指数与设定值的比较结果确定与所述月份对应的风力月份类型的步骤可包括：当所述预定时间段所属的月份的月季节指数大于等于第一设定值时，确定所述预定时间段所属的月份为大风月份，当月季节指数小于等于第二设定值时，确定所述预定时间段所属的月份为小风月份。可选地，与大风月份或小风月份对应的输出功率预测模型可满足极端风速条件下的风速-功率对应关系，其中，所述极端风速条件可包括风速小于切入风速或风速大于切出风速，当风速小于切入风速时，可基于与大风月份或小风月份对应的输出功率预测模型获得的风力发电机组的预测输出功率为零，当风速大于切出风速时，可基于与大风月份或小风月份对应的输出功率预测模型获得的风力发电机组的预测输出功率随风速的增加而减小。根据本专利技术示例性实施例的另一方面，提供一种风力发电机组的输出功率预测设备，其特征在于，所述输出功率预测设备包括：预测风速数据获取模块，获取预定时间段的预测风速数据；风力月份类型确定模块，确定所述预定时间段所对应的风力月份类型；功率预测模型获取模块，获取与确定的风力月份类型对应的输出功率预测模型；预测输出功率获取模块，通过将所述预定时间段的预测风速数据输入到获取的输出功率预测模型，获得所述预定时间段内风力发电机组的预测输出功率。可选地，风力月份类型确定模块可确定所述预定时间段所属的月份，基于所述月份的历史风速数据确定所述月份的月均风速和/或月季节指数，并根据确定的月均风速与风力发电机组所在区域的平均风速的比较结果和/或月季节指数与设定值的比较结果确定与所述月份对应的风力月份类型，将与所述月份对应的风力月份类型确定为与所述预定时间段所对应的风力月份类型。可选地，所述风力月份类型可包括过渡月份，其中，风力月份类型确定模块可确定所述月份的月均风速与风力发电机组所在区域的平均风速的比值，当月均风速与平均风速的比值小于第一预定比值且大于第二预定比值时，确定所述预定时间段所属的月份为过渡月份，第一预定比值大于第二预定比值，和/或，设定值可包括第一设定值和第二设定值，第一设定值大于第二设定值，风力月份类型确定模块可当月季节指数小于第一设定值且大于第二设定值时，确定所述预定时间段所属的月份为过渡月份。可选地，过渡月份可包括多个区间，其中，当确定所述预定时间段所对应的风力月份类型为过渡月份时，预测输出功率获取模块可确定所述预定时间段所属的区间，并获取与确定的区间对应的输出功率预测模型，来获得所述预定时间段内风力发电机组的预测输出功率。可选地，所述多个区间可根据过渡月份的风速特征变化规律而被确定。可选地，所述多个区间可通过以下方式被确定：根据过渡月份的历本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种风力发电机组的输出功率预测方法，其特征在于，所述输出功率预测方法包括：获取预定时间段的预测风速数据；确定所述预定时间段所对应的风力月份类型；获取与确定的风力月份类型对应的输出功率预测模型；通过将所述预定时间段的预测风速数据输入到获取的输出功率预测模型，获得所述预定时间段内风力发电机组的预测输出功率。

【技术特征摘要】
1.一种风力发电机组的输出功率预测方法，其特征在于，所述输出功率预测方法包括：获取预定时间段的预测风速数据；确定所述预定时间段所对应的风力月份类型；获取与确定的风力月份类型对应的输出功率预测模型；通过将所述预定时间段的预测风速数据输入到获取的输出功率预测模型，获得所述预定时间段内风力发电机组的预测输出功率。2.如权利要求1所述的输出功率预测方法，其特征在于，确定所述预定时间段所对应的风力月份类型的步骤包括：确定所述预定时间段所属的月份，基于所述月份的历史风速数据确定所述月份的月均风速和/或月季节指数，并根据确定的月均风速与风力发电机组所在区域的平均风速的比较结果和/或月季节指数与设定值的比较结果确定与所述月份对应的风力月份类型，将与所述月份对应的风力月份类型确定为与所述预定时间段所对应的风力月份类型。3.如权利要求2所述的输出功率预测方法，其特征在于，所述风力月份类型包括过渡月份，其中，根据确定的月均风速与风力发电机组所在区域的平均风速的比较结果确定与所述月份对应的风力月份类型的步骤包括：确定所述月份的月均风速与风力发电机组所在区域的平均风速的比值，当月均风速与平均风速的比值小于第一预定比值且大于第二预定比值时，确定所述预定时间段所属的月份为过渡月份，第一预定比值大于第二预定比值，和/或，根据月季节指数与设定值的比较结果确定与所述月份对应的风力月份类型的步骤包括：设定值包括第一设定值和第二设定值，第一设定值大于第二设定值，当月季节指数小于第一设定值且大于第二设定值时，确定所述预定时间段所属的月份为过渡月份。4.如权利要求3所述的输出功率预测方法，其特征在于，过渡月份包括多个区间，其中，当确定所述预定时间段所对应的风力月份类型为过渡月份时，在获得所述预定时间段内风力发电机组的预测输出功率的步骤中，确定所述预定时间段所属的区间，并获取与确定的区间对应的输出功率预测模型。5.如权利要求4所述的输出功率预测方法，其特征在于，所述多个区间根据过渡月份的风速特征变化规律而被确定。6.如权利要求5所述的输出功率预测方法，其特征在于，所述多个区间通过以下方式被确定：根据过渡月份的历史风速数据的日季节指数或日季节指数5日均线，搜索过渡月份中风速发生突变的日期，以搜索到的日期为界线，将过渡月份划分为多个区间。7.如权利要求4所述的输出功率预测方法，其特征在于，与所述多个区间中的任一区间对应的输出功率预测模型通过以下方式被确定：当所述任一区间内每天的风速在设定风速范围内波动时，通过预定方式建立与所述任一区间对应的输出功率预测模型，当所述任一区间内每天的风速变化呈逐渐增长或逐渐下降的变化趋势时，建立与所述变化趋势对应的趋势项，并根据所述趋势项建立与所述任一区间对应的输出功率预测模型。8.如权利要求3所述的输出功率预测方法，其特征在于，所述风力月份类型还包括大风月份和小风月份，其中，根据确定的月均风速与风力发电机组所在区域的平均风速的比较结果确定与所述月份对应的风力月份类型的步骤包括：当所述预定时间段所属的月份的月均风速与平均风速的比值大于等于第一预定比值时，确定预定时间段所属的月份为大风月份，当月均风速与平均风速的比值小于等于第二预定比值时，确定所述预定时间段所属的月份为小风月份，和/或，根据月季节指数与设定值的比较结果确定与所述月份对应的风力月份类型的步骤包括：当所述预定时间段所属的月份的月季节指数大于等于第一设定值时，确定所述预定时间段所属的月份为大风月份，当月季节指数小于等于第二设定值时，确定所述预定时间段所属的月份为小风月份。9.如权利要求8所述的输出功率预测方法，其特征在于，与大风月份或小风月份对应的输出功率预测模型满足极端风速条件下的风速-功率对应关系，其中，所述极端风速条件包括风速小于切入风速或风速大于切出风速，当风速小于切入风速时，基于与大风月份或小风月份对应的输出功率预测模型获得的风力发电机组的预测输出功率为零，当风速大于切出风速时，基于与大风月份或小风月份对应的输出功率预测模型获得的风力发电机组的预测输出功率随风速的增加而减小。10.一种风力发电机组的输出功率预测设备，其特征在于，所述输出功率预测设备包括：预测风速数据获取...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙静茹，左丽叶，
申请(专利权)人：北京金风慧能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11