风机风速的预测方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种风机风速的预测方法及装置，涉及风能技术领域，该方法包括：根据风机的运行历史数据，对风电场内的多台风机进行聚类，其中，运行历史数据包括历史风机风速；根据聚类后的多类等效风机对应的历史风机风速，建立风机风速的预测模型；将多类等效风机对应的连续多个采样时刻的历史风机风速输入预测模型，获取与设定置信度对应的下一采样时刻的平均风机风速区间。本申请公开的风机风速的预测方法及装置，提高了对风机风速预测的准确度。

Prediction method and device of wind speed of fan

【技术实现步骤摘要】
风机风速的预测方法及装置
本专利技术涉及风能
，特别涉及一种风机风速的预测方法及装置。
技术介绍
风能作为一种可再生能源，受到了人们的广泛关注。推动风电行业的发展，对风速进行准确预测就显得尤为重要。风速是一种复杂的非线性系统，具有随机性、间歇性等特点，且风电场中各风机间的尾流效应会导致风速在风电场不同位置的大小不同，尾流效应也会对风电场中风机的平均风速造成影响。相关技术中，对风速的时空特性进行建模预测时，大多使用连接函数对影响风速的多维变量进行相关性分析。在实现本专利技术的过程中，专利技术人发现相关技术至少存在以下问题：由于多维变量之间的相关性较为复杂，单纯使用连接函数预测风电场的平均风机风速时，获得的预测结果的准确度难以满足要求。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种风机风速的预测方法及装置，以提高对风机风速预测的准确度。具体技术方案如下：本申请实施例提供一种风机风速的预测方法，所述方法由计算机执行，所述方法包括：根据风机的运行历史数据，对风电场内的多台风机进行聚类，其中，所述运行历史数据包括历史风机风速；根据聚类后的多类等效风机对应的所述历史风机风速，建立风机风速的预测模型；将多类等效风机对应的连续多个采样时刻的所述历史风机风速输入所述预测模型，获取与设定置信度对应的下一采样时刻的平均风机风速区间。本申请实施例的一种实现方式中，所述根据风机的运行历史数据，对风电场内的多台风机进行聚类，包括：根据所述运行历史数据，计算所述多台风机对应的邻接矩阵和度矩阵；根据所述邻接矩阵和度矩阵，计算所述多台风机对应的拉普拉斯矩阵；根据所述拉普拉斯矩阵将所述多台风机聚类。本申请实施例的一种实现方式中，所述根据聚类后的多类等效风机对应的所述历史风机风速，建立风机风速的预测模型，包括：根据所述聚类后的多类等效风机对应的所述历史风机风速，确定每类等效风机对应的边缘概率密度函数；根据所述边缘概率密度函数，计算藤结构对所述多类等效风机的不同连接方式对应的连接函数；根据所述连接函数，确定所述藤结构对所述多类等效风机的最优连接方式，以获得所述预测模型。本申请实施例的一种实现方式中，根据核密度估计法确定每类等效风机对应的边缘概率密度函数。本申请实施例的一种实现方式中，根据布谷鸟算法确定藤结构对所述多类等效风机的最优连接方式。本申请实施例的一种实现方式中，所述将多类等效风机对应的连续多个采样时刻的所述历史风机风速输入所述预测模型，获取与设定置信度对应的下一采样时刻的平均风机风速区间，包括：根据每类等效风机对应的连续多个时刻的风机风速，获取所述多类等效风机对应的条件矩阵；根据所述条件矩阵，计算风机风速的条件概率分布函数及所述条件概率分布函数对应的概率；根据所述条件概率分布函数、所述条件概率分布函数对应的概率和所述设定置信度，计算与所述设定置信度对应的下一采样时刻的平均风机风速区间。本申请实施例还提供一种风机风速的预测装置，包括：聚类模块，被配置为根据风机的运行历史数据，对风电场内的多台风机进行聚类，其中，所述运行历史数据包括历史风机风速；建模模块，被配置为根据聚类后的多类等效风机对应的所述历史风机风速，建立风机风速的预测模型；预测模块，被配置为将多类等效风机对应的连续多个采样时刻的所述历史风机风速输入所述预测模型，获取与设定置信度对应的下一采样时刻的平均风机风速区间。本申请实施例的一种实现方式中，所述聚类模块，包括：第一计算子模块，被配置为根据所述运行历史数据，计算所述多台风机对应的邻接矩阵和度矩阵；第二计算子模块，被配置为根据所述邻接矩阵和度矩阵，计算所述多台风机对应的拉普拉斯矩阵；聚类子模块，被配置为根据所述拉普拉斯矩阵将所述多台风机聚类。本申请实施例的一种实现方式中，所述建模模块，包括：第一确定子模块，被配置为根据所述聚类后的多类等效风机对应的所述历史风机风速，确定每类等效风机对应的边缘概率密度函数；第三计算子模块，被配置为根据所述边缘概率密度函数，计算藤结构对所述多类等效风机的不同连接方式对应的连接函数；第二确定子模块，被配置为根据所述连接函数，确定所述藤结构对所述多类等效风机的最优连接方式，以获得所述预测模型。本申请实施例的一种实现方式中，所述预测模块，包括：第一获取子模块，被配置为根据每类等效风机对应的连续多个采样时刻的所述历史风机风速，获取所述多类等效风机对应的条件矩阵；第四计算子模块，被配置为根据所述条件矩阵，计算风机风速的条件概率分布函数及所述条件概率分布函数对应的概率；第五计算子模块，被配置为根据所述条件概率分布函数、所述条件概率分布函数对应的概率和所述设定置信度，计算与所述设定置信度对应的下一采样时刻的平均风机风速区间。本申请实施例的有益效果至少包括：本申请实施例提供的风机风速的预测方法及装置，对风电场内的多台风机进行聚类，并将聚类后的多类等效风机对应的连续多个采样时刻的历史风机风速输入预测模型，获取与设定置信度对应的下一采样时刻的平均风机风速区间，该预测模型考虑了聚类后的多类等效风机之间的相关性，提高了对风机风速预测的准确度。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的一种风机风速的预测方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的图1中的步骤S101的流程示意图；图3为本专利技术实施例提供的图1中的步骤S102的流程示意图；图4为本专利技术实施例提供的图1中的步骤S103的流程示意图；图5为本专利技术实施例提供的C藤连接多类等效风机的结构示意图；图6为本专利技术实施例提供的D藤连接多类等效风机的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术实施方式作进一步地详细描述。本申请实施例提供一种风速预测方法，该方法由计算机执行。如图1所示，该方法包括以下步骤：S101、根据风机的运行历史数据，对风电场内的多台风机进行聚类，其中，运行历史数据包括历史风机风速。S102、根据聚类后的多类等效风机对应的历史风机风速，建立风机风速的预测模型。S103、将多类等效风机对应的连续多个采样时刻的历史风机风速输入预测模型，获取与设定置信度对应的下一采样时刻的平均风机风速区间。本申请实施例中，风机是指风电场中的风电机组。风机风速是指风电机组的小范围区域内的风速，该风机风速与气象数据中的大范围区域对应的风速可能不同。获取风机的运行历史数据时，可以间隔设定时间进行连续采样。该设定时间可以按分钟本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种风机风速的预测方法，其特征在于，所述方法由计算机执行，所述方法包括：/n根据风机的运行历史数据，对风电场内的多台风机进行聚类，其中，所述运行历史数据包括历史风机风速；/n根据聚类后的多类等效风机对应的所述历史风机风速，建立风机风速的预测模型；/n将多类等效风机对应的连续多个采样时刻的所述历史风机风速输入所述预测模型，获取与设定置信度对应的下一采样时刻的平均风机风速区间。/n

【技术特征摘要】
1.一种风机风速的预测方法，其特征在于，所述方法由计算机执行，所述方法包括：
根据风机的运行历史数据，对风电场内的多台风机进行聚类，其中，所述运行历史数据包括历史风机风速；
根据聚类后的多类等效风机对应的所述历史风机风速，建立风机风速的预测模型；
将多类等效风机对应的连续多个采样时刻的所述历史风机风速输入所述预测模型，获取与设定置信度对应的下一采样时刻的平均风机风速区间。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据风机的运行历史数据，对风电场内的多台风机进行聚类，包括：
根据所述运行历史数据，计算所述多台风机对应的邻接矩阵和度矩阵；
根据所述邻接矩阵和度矩阵，计算所述多台风机对应的拉普拉斯矩阵；
根据所述拉普拉斯矩阵将所述多台风机聚类。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据聚类后的多类等效风机对应的所述历史风机风速，建立风机风速的预测模型，包括：
根据所述聚类后的多类等效风机对应的所述历史风机风速，确定每类等效风机对应的边缘概率密度函数；
根据所述边缘概率密度函数，计算藤结构对所述多类等效风机的不同连接方式对应的连接函数；
根据所述连接函数，确定所述藤结构对所述多类等效风机的最优连接方式，以获得所述预测模型。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据核密度估计法确定每类等效风机对应的边缘概率密度函数。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据布谷鸟算法确定藤结构对所述多类等效风机的最优连接方式。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将多类等效风机对应的连续多个采样时刻的所述历史风机风速输入所述预测模型，获取与设定置信度对应的下一采样时刻的平均风机风速区间，包括：
根据每类等效风机对应的连续多个采样时刻的所述历史风机风速，获取所述多类等效风机对应的条件矩阵；
根据所述条件矩阵，计算风机风速的条件概率分布函数及所述条件概率分布函数对应的概率；
根据所述条件概率分布函数、所...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑亚锋，魏振华，高宇峰，王春雨，谢丽萍，杨金凤，
申请(专利权)人：国核电力规划设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11