雷达数据预测方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种雷达数据预测方法及系统，涉及雷达数据处理领域，包括：获取初始时刻雷达数据；获取初始时刻风力影响设施迎风面的偏航角和迎风角；确定初始时刻总风功率；确定总风功率和理论总风功率；若理论总风功率与总风功率的差距大于或等于第一阈值，确定初始时刻的调节权重；根据调节权重、风向数据、风力数据、偏航角、迎风角和优化控制模型，获得多个调节步的预测总风功率，预测偏航角和预测迎风角；确定总风功率与理论总风功率的差距小于或等于第二阈值的目标总风功率、预测偏航角和预测迎风角；根据预测偏航角和预测迎风角进行调节获得预测雷达数据。根据本发明专利技术，可获得尾流场的影响最小化后的预测雷达数据，有助于提升风能利用率。风能利用率。风能利用率。

【技术实现步骤摘要】
雷达数据预测方法及系统


[0001]本专利技术涉及雷达数据处理领域，尤其涉及一种雷达数据预测方法及系统。

技术介绍

[0002]风吹过任意设施（例如，楼宇、广告牌、风车等）后，在设施的背风向产生尾流，尾流可对该设施下游的风力数据产生影响，可能导致下游的设施接收到的风功率下降，使得对风能的利用率下降。在相关技术中，针对风力影响设施的尾流的研究通常针对单一设施，例如，研究风吹过单一设施之后产生的尾流，从而确定单一设施对于风能的利用率。然而，对于设施密集的区域，多个设施的尾流形成尾流场，尾流场可对下游多个设施产生复杂的影响，而相关技术中未针对多个设施的尾流场进行研究，也未能在尾流场的影响下，预测该区域的风力数据，也无法基于风力数据提升风能利用率。
[0003]公开于本申请
技术介绍
部分的信息仅仅旨在加深对本申请的一般
技术介绍
的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种雷达数据预测方法及系统，能够获得多个风力影响设施的尾流场的影响最小化本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种雷达数据预测方法，其特征在于，包括：获取第i个调节周期的初始时刻的多个风力影响设施所在的第一区域的雷达数据，其中，所述雷达数据包括所述第一区域中各个位置的风向数据和风力数据，i为正整数；获取第i个调节周期的初始时刻的多个风力影响设施的迎风面的偏航角和迎风角，所述迎风角为所述迎风面上的影响风力的结构的相对于迎风面的角度；确定在所述第i个调节周期的初始时刻所述多个风力影响设施的总风功率；根据所述风向数据、所述风力数据，以及所述多个风力影响设施所在的第一区域中的位置信息，确定在各个风力影响设施的尾流影响最小化情况下的理论总风功率；在所述理论总风功率与所述第i个调节周期的初始时刻所述多个风力影响设施的总风功率的差距大于或等于第一阈值的情况下，根据所述第i个调节周期的初始时刻的风向数据和风力数据，确定各个风力影响设施的在第i个调节周期的初始时刻的调节权重；根据所述各个风力影响设施的在第i个调节周期的初始时刻的调节权重、所述风向数据、所述风力数据、所述偏航角、所述迎风角，以及预训练的优化控制模型，获得第i个调节周期的多个调节步的预测总风功率，以及各个风力影响设施的预测偏航角和预测迎风角：对风向上游的风力影响设施的偏航角和迎风角进行多次随机调整，获得与所述风向上游的风力影响设施相邻的风向下游风力影响设施位置处的风力数据，与所述风向上游的风力影响设施的偏航角和迎风角的调节幅度之间的第一相关关系；根据所述各个风力影响设施的在第i个调节周期的初始时刻的所述风向数据和所述风力数据，确定各个风力影响设施所在位置处的风力最大值数据以及与所述风力最大值数据对应的最大风力方向数据；根据第i个调节周期的初始时刻的各个风力影响设施的风力最大值数据、最大风力方向数据、偏航角、迎风角，获得所述初始时刻的各个风力影响设施的状态向量；根据所述第一相关关系，确定各个状态向量之间的第二相关关系；将所述初始时刻的各个风力影响设施的状态向量、所述各个状态向量之间的第二相关关系、各个风力影响设施的调节权重以及多个风力影响设施的总风功率，输入所述优化控制模型，获得第1个调节步的预测总风功率，以及各个风力影响设施的预测偏航角、预测迎风角，以及各个风力影响设施位置处的预测风力最大值数据和预测最大风力方向数据；根据第1个调节步的各个风力影响设施的预测风力最大值数据、预测最大风力方向数据、预测偏航角、预测迎风角，获得第1个调节步的各个风力影响设施的状态向量；根据第1个调节步的各个风力影响设施的预测风力最大值数据和预测最大风力方向数据，获得第1个调节步的各个风力影响设施的调节权重；将第j个调节步的各个风力影响设施的状态向量、所述第二相关关系、各个风力影响设施的调节权重和预测总风功率输入所述优化控制模型，获得第j+1个调节步的预测总风功率、各个风力影响设施的预测偏航角、预测迎风角，以及各个风力影响设施位置处的预测风力最大值数据和预测最大风力方向数据，其中，j为正整数；在所述第i个调节周期的多个调节步的预测总风功率中，确定与所述理论总风功率之间的差距小于或等于第二阈值的目标总风功率，以及所述目标总风功率对应的目标调节步的预测偏航角和预测迎风角；根据所述预测偏航角和预测迎风角，获得优化调节后的预测雷达数据。
2.根据权利要求1所述的雷达数据预测方法，其特征在于，将第j个调节步的各个风力影响设施的状态向量、所述第二相关关系、各个风力影响设施的调节权重和预测总风功率输入所述优化控制模型，获得第j+1个调节步的预测总风功率、各个风力影响设施的预测偏航角、预测迎风角，以及各个风力影响设施位置处的预测风力最大值数据和预测最大风力方向数据，包括：根据第j个调节步的各个风力影响设施的状态向量和所述第二相关关系，确定优化控制模型的边界条件；根据所述理论总风功率、所述第j个调节步的各个风力影响设施的状态向量，确定优化控制模型的优化函数；通过所述优化控制模型，根据所述调节权重、所述优化函数和所述边界条件进行优化，获得第j+1个调节步的预测总风功率、各个风力影响设施的预测偏航角、预测迎风角。3.根据权利要求2所述的雷达数据预测方法，其特征在于，根据第j个调节步的各个风力影响设施的状态向量和所述第二相关关系，确定优化控制模型的边界条件，包括：根据公式；；；；；；设置所述优化控制模型的边界条件，其中，为第a行第b列的风力影响设施在第j个调节步的预测偏航角，为第a行第b列的风力影响设施在第j+1个调节步的预测偏航角，为第a行第b列的风力影响设施在第j+1个调节步的偏航角调节幅度，为第a行第b列的风力影响设施在第j个调节步的迎风角，为第a行第b列的风力影响设施在第j+1个调节步的迎风角，为第a行第b列的风力影响设施在第j+1个调节步的迎风角调节幅度，为第a
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1行第k列的风力影响设施在第j+1个调节步的偏航角调节幅度，为第a
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1行第k列的风力影响设施在第j+1个调节步的迎风角调节幅度，为
第t行第b列的风力影响设施在第j+1个调节步的偏航角调节...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘岩，王政，王勋，
申请(专利权)人：北京华信科创科技有限公司，
类型：发明
国别省市：