公开(公告)号：CN118297002B

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202410562293.6

申请日：2024-05-08

Applicant: 重庆大学

Inventor： 李天 ,  杨庆山 ,  张兴鑫 ,  李少鹏 ,  沈宏涛 ,  李天昊

IPC: G06F30/28 ,  G06F111/10 ,  G06F113/06 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了一种复杂地形风机尾流速度的预测方法，包括如下步骤：1)获取复杂地形和拟设置于该复杂地形上的风机的相关参数；2)获取在该复杂地形影响下的第一风场信息；3)建立在复杂地形影响下的风机尾流速度亏损模型，以获取在风机和复杂地形影响下的第二风场信息；4)将第一风场信息和第二风场信息进行叠加，获取在复杂地形上设置风机后的尾流速度信息。本发明构建了一个适用于复杂地形的风机尾流速度亏损模型，考虑了地形效应引起的尾迹偏转和速度亏损变化，提高了复杂地形风机尾流速度的预测精度，对于提高复杂地形风电场布局优化、功率预测和协同控制的准确性有重要意义。

公开(公告)号：CN119168416A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202411264240.2

申请日：2024-09-10

Applicant: 重庆大学

Inventor： 李天 ,  杨庆山 ,  艾丽娟 ,  胡伟成 ,  李天昊 ,  张兴鑫 ,  李杭

IPC: G06Q10/0637 ,  G06F18/2415 ,  G06F30/28 ,  G06N3/006 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了一种基于WRF‑CFD模拟和注意力机制架构模型的风功率预测方法，包括：1)收集风电场的信息；2)使用WRF模型预测输出；3)建立CFD微尺度地形模型，并建立由测风塔的风速和风向到各风机功率的数据库；4)建立RF‑VMD‑PCA模型并对气象要素数据进行特征前处理；5)建立基于注意力机制架构的误差校正模型，对2)中的气象要素数据进行修正；6)利用5)修正后的测风塔的风速和WRF模型预测的风向数据，结合3)得到的CFD的数据库对风电场功率进行预测；7)对预测结果进行性能评价。本方案通过利用中微尺度耦合方法和注意力机制架构的风速误差校正模型，能够显著提高风功率预测的准确性，从而为电网整合、电力调度和调节提供更可靠的支持。

公开(公告)号：CN118297002A

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410562293.6

申请日：2024-05-08

Applicant: 重庆大学

Inventor： 李天 ,  杨庆山 ,  张兴鑫 ,  李少鹏 ,  沈宏涛 ,  李天昊

IPC: G06F30/28 ,  G06F111/10 ,  G06F113/06 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了一种复杂地形风机尾流速度的预测方法，包括如下步骤：1)获取复杂地形和拟设置于该复杂地形上的风机的相关参数；2)获取在该复杂地形影响下的第一风场信息；3)建立在复杂地形影响下的风机尾流速度亏损模型，以获取在风机和复杂地形影响下的第二风场信息；4)将第一风场信息和第二风场信息进行叠加，获取在复杂地形上设置风机后的尾流速度信息。本发明构建了一个适用于复杂地形的风机尾流速度亏损模型，考虑了地形效应引起的尾迹偏转和速度亏损变化，提高了复杂地形风机尾流速度的预测精度，对于提高复杂地形风电场布局优化、功率预测和协同控制的准确性有重要意义。