【技术实现步骤摘要】
微地形风功率计算方法、装置及系统
[0001]本专利技术涉及风力发电
，尤其涉及一种微地形风功率计算方法、装置及系统。
技术介绍
[0002]随着风电清洁能源装机迅速增加，风电装机规模的逐渐增大，风电并网对电力系统安全稳定性的影响逐渐凸显。近年来，国内外都曾发生含大规模风电系统连锁跳闸的运行事故。其中冰冻、大风等极端气象灾害条件是造成事故的重要原因。风电机组位于微地形区域，风电功率波动性大，冬季叶片结冰，集中停机，导致大面积脱网，严重威胁电网安全运行，例如严重危及电网负荷供需平衡。此外风电机组多处于受局地地形影响导致的强风区域，当强对流天气系统、台风等天气现象过境时会产生风机紧急锁止甚至机组损毁的事件，同样会导致风电场功率陡降，冲击电网的安全运行。
[0003]现有的风功率预测方法主要可分成物理模型法、统计方法和学习方法等方法，但这些方法都把风功率视作平稳的时间序列，难以预测风机结冰、强风停机等突变事件导致的功率突变现象，因此在这些极端灾害条件下风功率预测准确性大打折扣。
技术实现思路
[000...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种微地形风功率计算方法，其特征在于，包括：构建微地形数值预报模式，并基于所述数值预报模式确定第一气象要素序列；获取与所述第一气象要素序列对应的第二气象要素序列，以及获取风功率观测值、风机覆冰厚度观测值以及风机轮毂高度处强风风速观测值；基于所述第一气象要素序列和所述第二气象要素序列，修正气象要素；并基于修正后的所述气象要素和所述风功率观测值，计算风功率；基于修正后的所述气象要素和所述风机覆冰厚度观测值，计算风机覆冰厚度；以及基于修正后的所述气象要素和所述风机轮毂高度处强风风速观测值，计算风机轮毂高度处强风风速；基于所述风功率观测值、计算得到的所述风功率、所述风机覆冰厚度以及所述风机轮毂高度处强风风速，计算目标天气条件下的风功率。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建微地形数值预报模式，并基于所述数值预报模式确定第一气象要素序列，包括：以风电场站为中心，构建水平分辨率逐层嵌套、逐级放大的微地形数值预报模式；获取最小水平分辨率的地形高程、土地类型以及植被类型，作为模式静态数据；选定目标参数化方案，并确定预报的起始时间、结束时间以及结果输出的时间间隔；获取目标数值预报模式下的气象数据，并确定所述数值预报模式的初始条件数据和边界条件数据；基于前述步骤进行积分计算，得到任意时刻的气象数据；重复前述步骤，得到连续预设时段内的第一气象要素序列。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述以风电场站为中心，构建水平分辨率逐层嵌套、逐级放大的微地形数值预报模式，包括：选取中尺度天气模式，作为水平分辨率在1km
×
1km以上的粗网格模式；选取大涡模拟天气模式，作为水平分辨率在1km
×
1km以下的细网格模式；以风电场站为中心，依次构建水平分辨率为30m
×
30m、90m
×
90m、270m
×
270m、
……
、30
×3n
m
×
30
×3n
m的系列网格，形成所述数值预报模式。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述结果输出的时间间隔小于或等于15分钟，所述连续预设时段等于或大于60天。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一气象要素序列和所述第二气象要素序列，修正气象要素，包括：基于所述第一气象要素序列和所述第二气象要素序列，构建回归方程；利用回归方程对所述第一气象要素序列进行修正。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于修正后的所述气象要素和所述风功率观测值，计算风功率，包括：对任一时刻，基于修正后的所述气象要素和所述风功率观测值，构建量测方程；对任一时刻，基于所述风功率观测值和所述量测方程，利用最小二乘法，构建预报方程；基于相邻两个时刻下的所述预报方程，确定下一时刻的回归系数估计值，并确定回归系数的动态噪声的...
【专利技术属性】
技术研发人员：陆佳政，蔡泽林，徐勋建，李波，熊蔚立，冯涛，郭俊，怀晓伟，叶钰，
申请(专利权)人：湖南防灾科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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