【技术实现步骤摘要】
一种风电功率实时智能预测方法
[0001]本专利技术涉及风电
,具体为一种风电功率实时智能预测方法。
技术介绍
[0002]风力发电机是一种绿色环保型能源,他的主要作用是能源结构的优化和改善。事实上,风力发电机是未来能源和电力发展的一个重要趋势。但是风力发电机在工作中容易受到环境的影响,环境对风力发电机功率的影响是非常重要的,功率曲线和发电量功率曲线主要反映的是风力发电机的功率特性,这是衡量一个风力发电机机组风能转化能力是否合格的标准;
[0003]根据风力发电机功率和风速之间的关系,可以得出风电机组的实际功率曲线,通过对机组的功率数据进行合理的记录,并且同时测量环境,大气,风速等环境参数,根据记录的数据,能够绘制出实际的功率曲线,根据周围环境,大气等对绘制出的实际曲线进行修正。
[0004]在测算风电功率时,主要决定因素是风速,不过除了风速之外,气压、气温和气流等因素都会影响功率的输出,当风力叶片受到污染时,则叶片表面的污染物也会影响气流的流动性,并且易过早的形成涡流,对风电功率的正确预测产生一定的影响。
[0005]针对现有问题,急需在原有的基础上进行创新。
技术实现思路
[0006]本专利技术的目的在于提供一种风电功率实时智能预测方法,以解决上述
技术介绍
中提出的在测算风电功率时,主要决定因素是风速,不过除了风速之外,气压、气温和气流等因素都会影响功率的输出,当风力叶片受到污染时,则叶片表面的污染物也会影响气流的流动性,并且易过早的形成涡流,对风电功率的正确预测产生一 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种风电功率实时智能预测方法,其特征在于,包括如下步骤:获取目标区域内风电设备信息、目标区域内地形信息和目标区域内天气信息;通过对获取的风电设备信息和地形信息进行整合,绘制目标区域地形地貌图;根据目标区域地貌地形图和目标区域内实时天气信息,制作风电功率预测模型,对位于目标区域内风电设备的风电功率进行智能预测;对风电功率进行智能预测时同时将粉尘影响因子叠加入预测模型内,让风电功率预测更为的精准。2.根据权利要求1所述的风电功率实时智能预测方法,其特征在于:目标区域的划分包括:通过获取设立风电设备区域得的卫星云图信息,并将设立风电设备的区域设为目标区域;并将目标区域划分为若干地块,并对划分后的若干地块命名为A1、A2、A3
……
和Ai,其中i为将目标区域划分地块个数;获取目标区域内风电设备位置信息,并将获取的风电设备位置信息与A1、A2、A3
……
和Ai进行对比,确定不同风电设备位于A1、A2、A3
……
和Ai的位置。3.根据权利要求1所述的风电功率实时智能预测方法,其特征在于:目标区域内地形信息包括:山峰、盆地和林木;获取山峰的三维扫描图和盆地的三维扫描图,并将山峰的三维扫描图信息和盆地的三维扫描图信息存储到数据库中;获取林木的占地面积并对林木类型进行判定,其中林木类型判定包括:若林木的类型为灌木,将林木的占地面积存储到数据库中;若林木的类型为乔木,获取林木的占地面积和林木的最高高度,建立一个立体图形,并将立体图形信息保存到数据库中;通过对数据库中存储的信息和目标区域内风电设备信息进行整合,制作目标区域地形地貌图。4.根据权利要求1所述的风电功率实时智能预测方法,其特征在于:目标区域内天气信息包括:风速信息、风向信息、粉尘浓度信息、温度信息和气压信息;将获取的风速信息、风向信息、温度信息和气压信息叠加入目标区域地形地貌图中,制作风电功率预测模型;当需要特定风电设备进行电功率预测时,预先获取特定风电设备在目标区域地形地貌图中的位置,进而确定特定风电设备位于A1、A2、A3
……
和Ai中具体位置,将特定风电设备位于A1、A2、A3
……
和Ai中具体位置命名为特定位置,并获取风电功率预测模型信息;根据获取风电功率预测模型信息,判定特定位置周边地形信息。5.根据权利要求4所述的风电功率实时智能预测方法,其特征在于:特定位置周边地形信息的判定包括:若特定位置的周边地形为山峰,获取一年之内特定位置的风速信息和风向信息,确定山峰对特定位置中的风电设备的山峰影响因子;若特定位置的周边地形为盆地或不存在山峰和林木,正常计算特定位置风电设备的风电功率;
若特定位置的周边地形为林木,获取林木类型判定信息,根据林木类型判定信息,并对其进行林木二次判定;其中,林木二次判定包括:若林木的高度小于风电设备叶片转动轨迹最低高度,正常计算特定位置风电设备的风电功率;若林木的高度大于风电设备叶片转动轨迹最低高度,获取一年之内特定位置的风速信息和风向信息,确定林木对特定...
【专利技术属性】
技术研发人员:顾婷婷,梁卓然,郑芊彤,王亚男,黄亦露,陶慧青,潘娅英,
申请(专利权)人:浙江省气象服务中心,
类型:发明
国别省市:
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