[发明专利]一种风力发电预测装置及其预测方法

说明书

本发明公开了一种风力发电预测装置及其预测方法，所述风力发电预测装置包括支撑柱，与支撑柱装配的活动架，安装在活动架上的风力测试机构，以及外接活动架和风力测试机构的数据中心，活动架包括U型架体，焊接在U型架体下方的、且与支撑柱活动配合的支撑座，以及安装在U型架体的中间上方的、且输出端通过支撑座延伸至支撑柱内部的调向电机，风力测试机构包括固定在U型架体两端的第一转动安装座和第二转动安装座，设置在第一转动安装座和第二转动安装座之间的转动轴，以及固定安装在转动轴上的曲板；根据该风力发电预测装置能够提高对风力发电机输出的风能的预测的准确性，从而保证了电力系统的平稳运行，有利于增加风电场运行效益。

技术领域

本发明涉及风力发电技术领域，具体涉及一种风力发电预测装置及其预测方法。

背景技术

风能是没有公害的能源之一，而且它取之不尽，用之不竭，对于缺水、缺燃料和交通不便的沿海岛屿、草原牧区、山区和高原地带，因地制宜地利用风力发电，非常适合，大有可为。海上风电是可再生能源发展的重要领域，是推动风电技术进步和产业升级的重要力量，是促进能源结构调整的重要措施，我国海上风能资源丰富，加快海上风电项目建设，对于促进沿海地区治理大气雾霾、调整能源结构和转变经济发展方式具有重要意义。

在风能发电的过程中，如果能够很好的预测出当前的风力能够发出多大的电能，那对于电能的利用和存储则能起到很好的指导性作用，目前已有多种用于风力发电的预测方法，如申请号为202010921151.6的中国专利申请公开了一种结合多元及分步线性回归和人工神经网络进行风力发电预测的模型和方法，该方法通过综合应用分步线性回归、前馈神经网络、广义回归神经网络等预测计算手段，考虑多种天气数据自变量，提出一套混合的复杂预测系统，该模型计算方法复杂，需要依靠大量的自变量与数据，数据稍有偏差都会给预测带来很大的变化，且在某些情况下不一定能及时进行数据传输与预测，而专利号为ZL201811165404.0的中国专利公开了了一种风力发电预测方法、装置及设备，通过定时获取待测点的气象数值，并从待测点的气象数值中提取风力数据，然后对风力数据进行处理，以使风力数据转换成多个类数据，再获取该待测点的计算因子，并结合计算因子，对多个类数据进行处理，确定矫正风力数值，最后根据矫正风力数值预测待测点的发电功率，能够准确预测较长时间的风电场的输出功率，提高电网调度任务分配的准确度，该方法只能定时获取待测点的气象数值，同时该方法采用包括第一获取模块、第一转换模块、第二获取模块、确定模块、预测模块、第二转换模块的预测装置，并没有给出各模块的具体结构，同时也存在模块数过于复杂、应用场合有一定局限等不足。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提供一种能够提高对风力发电机输出风能的预测准确性、及时性且结构简单、适用于各种场合的风力发电预测装置，并提供对应的预测方法。

为了解决上述技术问题，本发明的技术方案是：

一种风力发电预测装置，包括支撑柱，与所述支撑柱装配的、能够转向的活动架，安装在所述活动架上的风力测试机构，以及外接活动架和风力测试机构的数据中心，所述活动架包括U型架体，焊接在所述U型架体下方的、且与支撑柱活动配合的支撑座，以及安装在所述U型架体的中间上方的、且输出端通过支撑座延伸至支撑柱内部的调向电机，所述风力测试机构包括固定在所述U型架体两端的第一转动安装座和第二转动安装座，设置在所述第一转动安装座和第二转动安装座之间的转动轴，以及固定安装在所述转动轴上的曲板。

作为优选，所述支撑柱的上端设置有固定轴承座和固定齿轮座，所述固定齿轮座位于固定轴承座的下方。

作为优选，所述U型架体的内部为中空设置。

作为优选，所述第一转动安装座内部安装有第一角速度传感器，所述第一角速度传感器的输入端连接有第一风力测量模块和第一风力发电模块，所述第一风力发电模块的输出端连接有第一数据传输模块，所述第一数据传输模块的输入端上还连接有天气反馈模块。