一种风力发电场风能预测方法以及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种风力发电场风能预测方法以及系统，涉及风力发电技术领域。方法包括：首先，获得风机设备的历史产能数据，以及风电场所处区域下一周期的预估天气数据，并根据风机设备的历史产能数据和风电场所处区域下一周期的预估天气数据，构建第一输入特征，然后，获取电力装备当前周期的同步稳定值，并根据电力装备当前周期的同步稳定值，构建第二输入特征，最后，将第一输入特征和第二输入特征，输入预先训练得到的风能数据预测模型，输出得到风电场下一周期的实际输出风能预测数据。在本发明专利技术中，将电力设备在运行过程中对风力发电场的实际输出电能的影响，也作为预测风电场实际输出的风能数据的参考条件，使得预测的结果更加准确。准确。准确。

【技术实现步骤摘要】
一种风力发电场风能预测方法以及系统


[0001]本专利技术涉及风力发电
，尤其涉及一种风力发电场风能预测方法以及系统。

技术介绍

[0002]在现代生活中，随着能源局势的不断紧张，新能源得到了空前的重视。新能源成为我国乃至全球资源匮乏的国家高度重视的产业，而由于土其优势诸多，风力发电得到快速发展，随着中国风电装机的国产化与规模化，风电成本有望更进一步降低。因此风电将成为未来电力的支柱产业。
[0003]相关技术中，对风力发电场进行风能预测时，只对风电机组的实际发电量进行预测，并且并未风力发电场中各类电力装备在运行过程中对风力发电场的实际输出电能的影响。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种风力发电场风能预测方法以及系统，旨在解决或者部分解决上述
技术介绍
中存在的问题。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术是这样实现的：
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供了一种风力发电场风能预测方法，方法包括：
[0007]获得风机设备的历史产能数据，以及风电场所处区域下一周期的预本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风力发电场风能预测方法，其特征在于，所述方法包括：获得风机设备的历史产能数据，以及风电场所处区域下一周期的预估天气数据；根据所述风机设备的历史产能数据和所述风电场所处区域下一周期的预估天气数据，构建第一输入特征；获取电力装备当前周期的同步稳定值，并根据所述电力装备当前周期的同步稳定值，构建第二输入特征，其中，所述同步稳定值用于表征所述电力装备与所述风电场的连接稳定状态；将所述第一输入特征和所述第二输入特征，输入预先训练得到的风能数据预测模型，输出得到所述风电场下一周期的实际输出风能预测数据。2.根据权利要求1所述的风力发电场风能预测方法，其特征在于，获取电力装备当前周期的同步稳定值的步骤包括：根据所述电力装备当前周期的电力运行参数，计算所述电力装备当前周期的阻抗压降参数；根据所述电力装备在执行无功补偿时，对所述风机设备的影响能力，计算所述电力装备当前周期的无功补偿特性参数；根据所述电力装备当前周期的阻抗压降参数和所述电力装备当前周期的无功补偿特性参数，计算所述电力装备当前周期的同步稳定值。3.根据权利要求2所述的风力发电场风能预测方法，其特征在于，所述电力运行参数包括电网电压幅值和所述电力装备的机端电压额定值，根据所述电力装备当前周期的电力运行参数，计算所述电力装备当前周期的阻抗压降参数的步骤包括：根据所述电网电压幅值和所述电力装备的机端电压额定值，计算所述电力装备的机端电压向量；将所述电力装备的机端电压向量分解为交轴方向的分量；根据所述电力装备的交轴分量，计算所述电力装备当前周期的阻抗压降参数。4.根据权利要求1所述的风力发电场风能预测方法，其特征在于，所述风能数据预测模型是通过以下步骤获得的：获取所述风机设备的样本历史产能数据以及所述风电场所处区域的样本历史天气数据，并进行规整处理，获得第一输入特征样本；获取所述电力装备的样本历史同步稳定值，并进行规整处理，获得第二输入特征样本；根据所述第一输入特征样本和所述第二输入特征样本，对预设的随机森林模型进行训练和交叉验证，获得所述初始风能数据预测模型和所述风能数据预测模型的历史风能数据预测序列；根据所述风能数据预测模型的历史风能数据预测序列，对所述初始风能数据预测模型进行修正，获得目标风能数据预测模型。5.根据权利要求4所述的风力发电场风能预测方法，其特征在于，根据所述风能数据预测模型的历史风能数据预测序列，对所述初始风能数据预测模型进行修正的步骤包括：获取风力发电场的历史实际输出风能数据；根据所述历史风能数据预测序列与所述历史实际输出风能数据，计算所述风力发电场的历史实际输出风能预测误差；
根据所述风力发...

【专利技术属性】
技术研发人员：祁乐，唐健，江平，李润，
申请(专利权)人：北京东润环能科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：