风电功率预测方法、模型训练方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN116581756A

    公开(公告)日:2023-08-11

    申请号:CN202310855055.X

    申请日:2023-07-13

    摘要: 本公开涉及一种风电功率预测方法、模型训练方法、装置、设备及介质。获取目标风电场的实时天气预报数据;利用预先训练的风电功率预测模型,对实时天气预报数据进行处理,得到目标风电场的实时风电功率预测数据;风电功率预测模型首先利用已运行时间较长的源风电场的第二训练数据确定目标风电场的风电功率预测元模型,然后利用目标风电场的第一训练数据来微调风电功率预测元模型。这样,训练好的风电功率预测模型能够很好的适应目标风电场的风电功率预测,从而保证目标风电场的风电功率预测结果的准确性。

    一种海上风资源综合评估方法、装置、存储介质和电子设备

    公开(公告)号:CN114548634A

    公开(公告)日:2022-05-27

    申请号:CN202111105942.2

    申请日:2021-09-22

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q50/06

    摘要: 本公开涉及一种海上风资源综合评估方法、装置、存储介质和电子设备,该方法包括:根据任一风电场中的测风塔在预定时间段内测得的风资源时间数据,确定海上风资源综合评估参数;消除所述海上风资源综合评估参数的量纲影响;基于消除量纲影响后的海上风资源综合评估参数以及与所述海上风资源综合评估参数对应的预设权重,获取该风电场的优选评估方案分数;其中,所述预设权重用于表示各个参数之间的相对重要程度;对多个风电场的优选评估方案分数进行顺序排序,确定分数最高的优选评估方案为风电场的最佳评估结果。

    风电场分批次延迟控制方法、控制装置及介质

    公开(公告)号:CN114412707A

    公开(公告)日:2022-04-29

    申请号:CN202111582693.6

    申请日:2021-12-22

    IPC分类号: F03D7/04 H02J3/46

    摘要: 本发明涉及风电场控制技术领域,具体提供一种风电场分批次延迟控制方法、控制装置及介质,旨在解决风电场控制策略中未考虑到尾流效应的影响,导致风电场整体出力状态未处于最佳状态的问题。为此目的,本发明根据尾流效应确定风电机组的多个控制组,并确定每个控制组中风电机组的最佳控制策略,进一步获取每台下游风电机组的延迟控制时间,根据风电机组的延迟控制时间以及最佳控制策略对风电机组进行控制。通过上述配置方式,本发明能够考虑到尾流效应带来的影响,能够减少尾流发展对于最佳控制策略的影响,减少对风电机组进行优化控制时造成的能量损失,使风电场能够时刻处于最优的出力状态,提高风电场整体的能效和经济效益。

    一种风电机组运行模拟方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113094997B

    公开(公告)日:2022-04-01

    申请号:CN202110418312.4

    申请日:2021-04-19

    摘要: 本公开涉及一种风电机组运行模拟方法、装置、设备和存储介质。该方法包括:获取风电机组的待模拟数据,其中,待模拟数据包括风电机组的实时运行数据和/或仿真数据,实时运行数据和仿真数据均包括风况数据、工况数据;将待模拟数据输入至预先训练好的运行模拟模型,得到风电机组的运行模拟结果,其中,运行模拟模型根据风况样本集、工况样本集以及样本运行模拟数据训练得到。通过上述方式,实现了基于训练好的运行模拟模型和获取的实际运行数据,准确且快速地确定风电机组的运行参数和荷载参数,且运行模拟模型采用通用的编程语言建立,模型的兼容性高。

    风电机组异常数据清洗方法

    公开(公告)号:CN110134919B

    公开(公告)日:2020-12-15

    申请号:CN201910361399.9

    申请日:2019-04-30

    IPC分类号: G06F17/18 G06F16/215

    摘要: 本发明属于数据分析与处理技术领域,尤其涉及一种基于最优组内方差与二维概率密度联合的风电机组异常数据清洗方法,包括:风电机组运行数据预处理;采用最优组内方差法剔除限电区域的数据;采用二维概率密度估计法剔除密度稀疏的异常值;通过上下边界线获取正常运行数据。采用最优组内方差和二维概率密度估计结合的方案,既解决了最优组内方差清洗堆积数据会遗留下离散的数据的问题,又解决了二维概率密度估计无法排除高密度限电数据的问题,整体上提高了数据清洗运行工况的适应性。

    一种基于二维概率密度估计和四分位法的数据清洗方法

    公开(公告)号:CN109918364B

    公开(公告)日:2020-10-27

    申请号:CN201910149966.4

    申请日:2019-02-28

    IPC分类号: G06F16/215

    摘要: 本发明属于风电机组数据测量处理技术领域,尤其涉及一种基于二维概率密度估计和四分位法的数据清洗方法,包括:采集风电机组轮毂高度处风速、功率、桨距角数据后归一化预处理,形成样本数据集;采用二维非参数核密度估计方法计算功率和桨距角的联合概率密度函数,并通过网格划分法确定桨距角分界线位置;基于桨距角分界线,将功率和桨距角数据划分为正常数据和异常数据,并采用数据时间对标法得到正常的风速和功率数据;针对清洗后遗漏异常数据,采用四分位法进行数据再清洗。本方法通用性强,可有效识别过渡区域数据类别和科学地清洗大量堆积型限电数据,为风电机组的效能评估、性能分析、状态诊断、健康管理以及功率预测等提供可靠的数据基础。