[发明专利]一种基于虚拟测风塔技术的风电超短期功率预测方法

摘要

本发明公开了基于虚拟测风塔技术的风电超短期功率预测方法，它包括1、采集风电场n台风机的基础数据、历史数据和实时数据；2、模拟计算第ξ个时刻整个风电场轮毂高度的风速和风向；3、模拟计算第ξ个时刻整个风电场轮毂高度的温度；4、计算第ξ个时刻风电场空气密度、湿度和气压；5、得到风电场第ξ时刻的虚拟测风塔数据；6、根据步骤1‐5得到风电场历史虚拟测风塔数据集；7、建立风电场超短期功率预测的支持向量机模型并用风电场历史虚拟测风塔数据集训练；8、将风电场第ξ时刻的虚拟测风塔数据代入训练好的模型，得到风电场第ξ时刻的超短期功率预测值数据集；解决了现有技术风电场的超短期功率预测精度较低等问题。

主权项

一种基于虚拟测风塔技术的风电超短期功率预测方法，它包括：步骤1、采集风电场n台风机的基础数据和历史数据；步骤2、采集风电场n台风机实时数据，实时数据包括风电场所在区域内所有风机的风机测风仪测得风速数据Wssrt和风向数据Wdsrt、所有风机的风机温度传感器测得温度数据Tsrt、所有风机的实时出力数据Pwtrt、整个风电场的实时出力数据Pwfrt；步骤3、根据风电场n台风机的历史数据和实时数据信息，模拟计算第ξ个时刻整个风电场轮毂高度的风速Wssrtξ和风向Wdsrtξ；步骤4、根据风电场n台风机的历史数据和实时数据信息，模拟计算第ξ个时刻整个风电场轮毂高度的温度Tsrtξ；步骤5、根据步骤3、4的计算结果，计算第ξ个时刻风电场空气密度、湿度和气压；步骤6、汇总步骤3、4、5计算得到的数据，得到风电场第ξ时刻的虚拟测风塔数据；步骤7、根据步骤1‐步骤6的方法，得到风电场历史虚拟测风塔数据集VH；步骤8、建立风电场超短期功率预测的支持向量机模型；步骤9、利用步骤7得到的风电场历史虚拟测风塔数据集VH，来训练步骤8建立的风电场超短期功率预测的支持向量机模型；步骤10、将步骤6得到的风电场第ξ时刻的虚拟测风塔数据VAT代入步骤9训练好的风电场超短期功率预测的支持向量机模型，即可得到风电场第ξ时刻的超短期功率预测值数据集PAT。