[发明专利]用于对风力涡轮机具有影响的风现象的计算机实现的预报的方法

说明书

本发明涉及一种用于对风电场的一个或多个风力涡轮机具有影响的风现象的计算机实现的预报的方法。在风电场的操作期间的一个或多个时间步长中的每个时间步长处，执行以下步骤：在第一步骤中，获得基于利用数值天气预测（NWP）模型执行的高分辨率仿真的来自操作预报系统的数字图像（IM），所述数字图像（IM）是从风力涡轮机的区域提供的。在第二步骤中，通过由经训练的数据驱动模型（MO）来处理所述数字图像（IM），确定多个预定义类别中具有最高概率的类别的预测，其中所述数字图像（IM）作为数字输入被馈送到所述经训练的数据驱动模型（MO），并且所述经训练的数据驱动模型（MO）提供具有最高概率的类别作为数字输出，其中类别的数目对应于不同的气象条件。

本发明涉及用于对风力涡轮机具有影响的风现象的计算机实现的预报的方法和装置。

风电场的风力涡轮机包括具有转子的上部分和塔架顶部上的机舱（nacelle），其中该上部分可以围绕垂直偏航轴线（yaw axis）旋转，以便改变相应涡轮机的偏航角。涡轮机的偏航角通常被调整成使得风力涡轮机的转子面向风。为此，风传感器（即，风速计）被安装在相应的风力涡轮机上，以估计风向。在一方面，偏航未对准会引起风电场中的电能生产方面的功率损失，并且应被避免。在另一方面，如果风是强烈的或者变到快速，则错误的偏航角可能会引起对风电场的风力涡轮机的损坏。

特别地，改变的风条件可能是主要与复杂地形（即，在岸上风电场的周围环境中的复杂地球表面）相关的局部风现象学的结果。除了其他之外，可能对风力涡轮机的能量生产、机器寿命、安全性和维护具有直接影响的两个公知的地形风现象是下坡风暴（Downslope Windstorm）（DSWS）和水跃（Hydraulic Jump）（HJ）。此类风现象借助于风电场的风力涡轮机的传感器是不可检测的。

因此，本发明的目的是提供一种简单的方法，以便能够预报对风电场内的风力涡轮机具有影响的风现象。

这个目的通过独立的专利权利要求来解决。在从属权利要求中定义了本发明的优选实施例。

本发明提供了一种用于对风电场的一个或多个风力涡轮机具有影响的风现象的计算机实现的预报的方法。风电场包括至少一个风力涡轮机。在多个风力涡轮机的情况下，风力涡轮机的数目可以是任意的。风力涡轮机中的每个包括塔架顶部上的上部分，该上部分绕着垂直轴线可枢转并且具有机舱和带有转子叶片的转子。转子附接到机舱，并且转子叶片通过风围绕水平转子轴线而可旋转。

根据本发明的方法，在风电场的操作期间的一个或多个时间步长中的每个时间步长处，执行以下步骤。

在第一步骤中，获得基于利用数值天气预测（NWP）模型执行的高分辨率仿真的来自操作预报系统的数字图像。在下文中，术语“图像”指代数字图像。术语“获得图像”意味着该图像由实现本发明方法的处理器来接收。数字图像不是由相机取得的图像，而是基于操作预报系统的多个高分辨率仿真，该多个高分辨率仿真基于NWP模型，诸如公知的天气研究和预报（WRF）模型。WRF是被设计成服务于大气研究和操作预报需要的NWP系统。数值天气预测指的是利用计算机模型对大气的仿真和预测，并且WRF是用于此的软件集合。所获得的数字图像是从风力涡轮机的区域提供的。

两个连续时间步长之间的时间间隔可以任意地选择，并且特别地是规则的。时间间隔可以从数分钟到数小时来选择。选择的时间间隔越小，对风现象的预报就将越精确。

在第二步骤中，通过由经训练的数据驱动模型来处理该数字图像，确定多个预定义类别中具有最高概率的类别的预测。该数字图像作为数字输入被馈送到经训练的数据驱动模型，并且经训练的数据驱动模型提供具有最高概率的类别作为数字输出，其中类别的数目对应于不同的气象条件。不同的气象条件对应于可能会或可能不会对风电场的一个或多个风力涡轮机具有影响的风现象。