[发明专利]风机风速的预测方法及装置

权利要求书

1.一种风机风速的预测方法，其特征在于，所述方法由计算机执行，所述方法包括：

根据风机的运行历史数据，对风电场内的多台风机进行聚类，其中，所述运行历史数据包括历史风机风速；

根据聚类后的多类等效风机对应的所述历史风机风速，建立风机风速的预测模型；

将多类等效风机对应的连续多个采样时刻的所述历史风机风速输入所述预测模型，获取与设定置信度对应的下一采样时刻的平均风机风速区间。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据风机的运行历史数据，对风电场内的多台风机进行聚类，包括：

根据所述运行历史数据，计算所述多台风机对应的邻接矩阵和度矩阵；

根据所述邻接矩阵和度矩阵，计算所述多台风机对应的拉普拉斯矩阵；

根据所述拉普拉斯矩阵将所述多台风机聚类。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据聚类后的多类等效风机对应的所述历史风机风速，建立风机风速的预测模型，包括：

根据所述聚类后的多类等效风机对应的所述历史风机风速，确定每类等效风机对应的边缘概率密度函数；

根据所述边缘概率密度函数，计算藤结构对所述多类等效风机的不同连接方式对应的连接函数；

根据所述连接函数，确定所述藤结构对所述多类等效风机的最优连接方式，以获得所述预测模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据核密度估计法确定每类等效风机对应的边缘概率密度函数。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据布谷鸟算法确定藤结构对所述多类等效风机的最优连接方式。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将多类等效风机对应的连续多个采样时刻的所述历史风机风速输入所述预测模型，获取与设定置信度对应的下一采样时刻的平均风机风速区间，包括：

根据每类等效风机对应的连续多个采样时刻的所述历史风机风速，获取所述多类等效风机对应的条件矩阵；

根据所述条件矩阵，计算风机风速的条件概率分布函数及所述条件概率分布函数对应的概率；

根据所述条件概率分布函数、所述条件概率分布函数对应的概率和所述设定置信度，计算与所述设定置信度对应的下一采样时刻的平均风机风速区间。

7.一种风机风速的预测装置，其特征在于，包括：

聚类模块，被配置为根据风机的运行历史数据，对风电场内的多台风机进行聚类，其中，所述运行历史数据包括历史风机风速；

建模模块，被配置为根据聚类后的多类等效风机对应的所述历史风机风速，建立风机风速的预测模型；

预测模块，被配置为将多类等效风机对应的连续多个采样时刻的所述历史风机风速输入所述预测模型，获取与设定置信度对应的下一采样时刻的平均风机风速区间。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述聚类模块，包括：

第一计算子模块，被配置为根据所述运行历史数据，计算所述多台风机对应的邻接矩阵和度矩阵；

第二计算子模块，被配置为根据所述邻接矩阵和度矩阵，计算所述多台风机对应的拉普拉斯矩阵；

聚类子模块，被配置为根据所述拉普拉斯矩阵将所述多台风机聚类。

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述建模模块，包括：

第一确定子模块，被配置为根据所述聚类后的多类等效风机对应的所述历史风机风速，确定每类等效风机对应的边缘概率密度函数；

第三计算子模块，被配置为根据所述边缘概率密度函数，计算藤结构对所述多类等效风机的不同连接方式对应的连接函数；

第二确定子模块，被配置为根据所述连接函数，确定所述藤结构对所述多类等效风机的最优连接方式，以获得所述预测模型。

10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述预测模块，包括：

第一获取子模块，被配置为根据每类等效风机对应的连续多个采样时刻的所述历史风机风速，获取所述多类等效风机对应的条件矩阵；

第四计算子模块，被配置为根据所述条件矩阵，计算风机风速的条件概率分布函数及所述条件概率分布函数对应的概率；

第五计算子模块，被配置为根据所述条件概率分布函数、所述条件概率分布函数对应的概率和所述设定置信度，计算与所述设定置信度对应的下一采样时刻的平均风机风速区间。