【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及风力发电，尤其涉及一种考虑风场短时预测的风电场实时协同控制方法。
技术介绍
1、随着社会的发展，风能开发的规模越来越大，在风电场的运行过程中，风机发电控制策略对整个风电场的总发电量有至关重要的影响。风电场的常规控制方式大多以实时对风的贪婪控制策略以实现单台风机的发电量最大，但这种控制策略并未考虑上游风机尾流效应对下游风机的影响，因此未能使整个风电场的发电量达到最大化。
2、协同偏航控制方法通过协调风电场各风机之间的偏航控制，减少尾流效应对下游风机发电的影响，从而实现风电场总发电量的最大化。但对于实际风电场而言，来流风速风向是实时变化的，而目前尚未提出考虑时变风况的风电场实时协同控制方法。由于风电场中风环境的变化始终存在，并显著影响协同偏航控制的性能；传统的人工智能方法需要大量迭代才能达到最优，并且容易陷入局部最优，这导致显著的时间延迟，并对风电场控制优化的效率产生不利影响。另外，由于风机发电机组质量大，偏航速度缓慢，缓慢移动的机舱位置难以跟踪快速变化的风向，这也会导致协同控制的时间延迟，产生不良影响。
<...【技术保护点】
1.一种考虑风场短时预测的风电场实时协同控制方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种考虑风场短时预测的风电场实时协同控制方法，其特征在于：步骤1)中，所述风机排布布局数据包括风机数量、风机排布方式以及风机之间的排布间距。
3.根据权利要求1所述的一种考虑风场短时预测的风电场实时协同控制方法，其特征在于：步骤2)中，所述短时预测模型包括经验小波分解方法以及自回归积分滑动平均模型、最小二乘支持向量机模型、高斯过程回归；
4.根据权利要求1所述的一种考虑风场短时预测的风电场实时协同控制方法，其特征在于：步骤3)中，基...
【技术特征摘要】
1.一种考虑风场短时预测的风电场实时协同控制方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种考虑风场短时预测的风电场实时协同控制方法，其特征在于：步骤1)中，所述风机排布布局数据包括风机数量、风机排布方式以及风机之间的排布间距。
3.根据权利要求1所述的一种考虑风场短时预测的风电场实时协同控制方法，其特征在于：步骤2)中，所述短时预测模型包括经验小波分解方法以及自回归积分滑动平均模型、最小二乘支持向量机模型、高斯过程回归；
4.根据权利要求1所述的一种考虑风场短时预测的风电场实时协同控制方法，其特征在于：步骤3)中，基于风电场模型，对风电场内各个风机的二维坐标进行推算，得到各个风机的空间坐标。
5.根据权利要求1所述的一种考虑风场短时预测的风电场实时协同控制方法，其特征在于：步骤4)...
【专利技术属性】
技术研发人员：李天，杨庆山，潘杰，李杭，张扶青，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：
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