一种风电场发电量评估及微观选址模型建立方法技术

一种风电场发电量评估及微观选址模型建立方法，它包括：步骤1：收集风电场运行案例及相关数据信息,建立包含一定范围的空间网格，步骤2：将单个风力发电机作为样本并根据划分的空间网格建立对应的风机排布矩阵，将各风机的位置在矩阵中通过不同的数字标签进行区分，步骤3：确定输入输出样本集，采用训练样本集对机器学习模型进行迭代训练，训练完成后采用测试数据集进行模型测试，步骤4：将训练好的机器学习模型作为风电场发电量评估及微观选址模型，对待估计风机处相应的发电量进行计算等步骤；本发明专利技术的目的是为了解决现有的计算流体动力学模型计算量大、计算耗费时间长，难以满足工程应用要求的技术问题。工程应用要求的技术问题。工程应用要求的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种风电场发电量评估及微观选址模型建立方法


[0001]本专利技术涉及新能源发电领域，具体涉及一种风电场发电量评估及微观选址模型建立方法，可应用于海上风电场或平坦地形风电场的前期规划、发电量计算、经济效益评价、机组排布优化等工作中。

技术介绍

[0002]在风电场开发的规划设计中，微观选址是其中十分重要的环节，影响着整个风电场的发电效益。合理的微观选址方案需要对风电场规划区域内对不同位置的风力发电机预期发电量进行准确的评估，在此基础上对整个风力发电机组进行优化排布从而达到整场发电效益的最优。对于海上风电场和平坦地形风电场，由于下垫面地势平坦，风电场规划区域内的自由来流在空间分布上较为均一，可通过在风电场内建立测风塔或放置其它观测设备进行观测获得场区内的风能资源情况。因此，对风机间的尾流相互作用进行准确评估成为了决定风电场微观选址和发电量评估计算合理性的最重要因素。
[0003]目前而言，风电场尾流评估模型主要包含计算流体动力学(CFD)模型及解析模型。其中，CFD模型通过对控制风场流场的三维纳维斯托克斯方程进行数值求解，能够获得流场内精本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风电场发电量评估及微观选址模型建立方法，其特征在于，它包括以下步骤:步骤1：收集风电场运行案例及相关数据信息；步骤2：划分包含一定范围的空间网格，使收集到的每个风电场中风机排布的相对位置信息能够对应到不同的网格点上；步骤3：使数据集中的单个风力发电机作为样本，根据划分的空间网格建立相应的风电场排布矩阵，将样本风机和风电场内其他风机的相对位置在矩阵中通过不同的数字标签进行区分；步骤4：确定自由来流风速风向数据、风机参数、风电场排布矩阵作为模型的输入样本集，确定待估计风机处的风速数据或发电量数据y作为模型的输出样本集，并按照一定比例划分为训练数据集X与测试数据集X
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；步骤5：将预处理后的训练数据集X输入机器学习模型，并对该机器学习模型中的参数进行迭代优化；步骤6：采用测试数据集X
’
对已训练网络进行测试，若模型误差达到预先设定条件，网络训练完成，否则重新对模型进行训练；步骤7：将训练好的机器学习模型作为风电场发电量评估及微观选址模型，在海上风电场或陆上平坦地形风电场微观选址阶段，通过输入测风塔观测的风速风向数据、风机参数和拟采用的风机排布矩阵可计算得待估计风机处相应的发电量。2.根据权利要求1所述的风电场发电量评估及微观选址模型建立方法，其特征在于：在步骤1中，收集的相关数据信息包括自由来流测风数据、风机参数、风机排布位置、风机机舱风速、风机运行状态及发电量其中的一种或多种。3.根据权利要求2所述的风电场发电量评估及微观选址模型建立方法，其特征在于：在步骤1中，针对收集到的风电场数据进行数据清洗，剔除单个或多个风机由于故障、停机等因素不能正常运行以及数据监测出现异常时段的风电场整体数据，保证...

【专利技术属性】
技术研发人员：易侃，张皓，张子良，王浩，
申请(专利权)人：中国长江三峡集团有限公司，
类型：发明
国别省市：