用于预测风场的功率输出的系统和方法技术方案

本公开涉及一种用于预测具有多个风力涡轮的风场的场级功率输出的系统和方法。该方法包括收集用于风场的实际操作数据和/或现场信息。该方法还包括预计未来时间段内的用于风场的操作数据。此外，该方法包括基于实际操作数据、预计的操作数据和/或现场信息来生成基于模型的功率输出预测。此外，该方法包括测量来自风场的实时操作数据，并且基于测量的实时操作数据来调整功率输出预测。因此，该方法还包括基于调整的功率输出预测来预测风场的场级功率输出。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于预测风场的功率输出的系统和方法
本专利技术大体上涉及风场，并且更具体而言，涉及用于预测风场或独立风力涡轮的功率输出的系统和方法。
技术介绍
风力被认为是目前可用的最清洁、最环保的能源之一，并且风力涡轮在这方面获得越来越多的关注。现代风力涡轮典型地包括塔架、发生器、齿轮箱、机舱以及具有一个或多个转子叶片的转子。转子叶片将风能转变成机械旋转扭矩，其经由转子驱动一个或多个发生器。发生器有时(但不总是)通过齿轮箱旋转地联接于转子。齿轮箱提高用于发生器的转子的固有的低旋转速度，以有效地将旋转机械能转换为电能，该电能经由至少一个电连接供给到公用电网中。此类构造还可包括功率转换器，其用于将生成的电功率的频率转换为大致上类似于公用电网频率的频率。多个风力涡轮通常彼此结合使用以生成电，并且通常被称为“风场”。风场上的风力涡轮典型地包括它们自己的气象监测器，其执行例如温度、风速、风向、气压和/或空气密度测量。此外，通常提供单独的气象桅杆或塔架(“遇见桅杆(metmast)”)，其具有可在场中的一个点处提供更准确测量的更高质量的气象仪器。气象数据与功率输出的相关性允许用于独立风力涡轮的“功率曲线”的经本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于预测具有多个风力涡轮的风场的场级功率输出的方法，所述方法包括：收集用于所述风场的实际操作数据和现场信息；基于预测操作数据和所述现场信息来生成基于模型的功率输出预测；测量来自所述风场的实时操作数据；基于测量的实时操作数据来调整所述功率输出预测；以及，基于调整的功率输出预测来预测所述风场的所述场级功率输出。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2016.05.23 IN 2016410176211.一种用于预测具有多个风力涡轮的风场的场级功率输出的方法，所述方法包括：收集用于所述风场的实际操作数据和现场信息；基于预测操作数据和所述现场信息来生成基于模型的功率输出预测；测量来自所述风场的实时操作数据；基于测量的实时操作数据来调整所述功率输出预测；以及，基于调整的功率输出预测来预测所述风场的所述场级功率输出。2.根据权利要求1所述的方法，还包括预计未来时间段内的用于所述风场的所述预测操作数据。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述实际或预测操作数据包括以下中的至少一个或组合：功率输出、扭矩输出、桨距角、末梢速比、偏航角、温度、压力、一天中的时间、一年中的月份、在线风力涡轮的数量、风速、风向、风切变、尾流、风湍流、风加速、阵风、或风转向。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述现场信息包括场级功率曲线、涡轮级功率曲线、高度、风力涡轮位置、风场位置、天气条件、附近风场的位置、或地理布局中的至少一个。5.根据权利要求1所述的方法，其中，生成所述基于模型的功率输出预测还包括利用基于物理的模型。6.根据权利要求1所述的方法，还包括经由补偿器模块基于所述测量的实时操作数据来调整所述功率输出预测。7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述补偿器模块包括统计补偿器，其利用神经网络、回归或机器学习中的至少一个来基于所述测量的实时操作数据调整所述功率输出预测。8.根据权利要求7所述的方法，还包括：经由所述统计补偿器来学习所述实时操作数据与预计的操作数据之间的一个或多个偏差；以及，基于学习的偏差来调整所述功率输出预测。9.根据权利要求2所述的方法，其中，所述未来时间段包括从将来的大约十二(12)小时到大约七(7)天。10.一种用于预测风力涡轮的涡轮级功率输出的方法，所述方法包括：收集用于所述风力涡轮的实际操作数据和现场信息；基于预测操作数据和所述现场信息来生成基于模型的功率输出预测；测量来自所述风力涡轮的实时操作数据；基于测量的实时操作数据来调整所述功率输出预测；以及，基于调整的功率输出预测来预测所述风力涡轮的功率输出。11.根据权利要求10所述的方法，还包括预计未来时间段内的用于所述风场的所述预测操作数据。12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：RA考奇克，D多加纳克索伊，章占磐，H刘，S高希，
申请(专利权)人：通用电气公司，
类型：发明
国别省市：美国,US