一种面向山地风电功率预测的动态校准方法与流程

本发明涉及风力发电，更具体地说，它涉及一种面向山地风电功率预测的动态校准方法。

背景技术：

1、随着新能源大规模并网和新型电力系统建设持续推进，风力发电在电力供应结构中的占比不断提高。山地风电场因风能资源丰富、土地利用条件灵活，已成为南方丘陵山区和西南复杂地形区域新能源开发的重要形式。然而，与平原或沿海风电场相比，山地风电场受地形起伏、海拔差异、局地环流、山谷通道和小气候变化影响更为显著，风速、风向、湍流强度及风速切变等关键气象要素具有明显的非平稳性和空间差异性，导致风电功率预测难度大。

2、现有风电功率预测方法主要基于数值天气预报、历史功率数据、机组运行数据、场站实时气象观测以及机器学习或深度学习模型实现。这些方法在常规地形和气象条件相对稳定的场景下具有一定效果，但在复杂山地小气候条件下仍存在以下问题：

3、（1）山地小气候变化复杂：机组分布于山顶、山脊、山腰和山谷等不同区域，受迎风坡抬升、背风坡绕流、山谷通道加速、地形遮挡衰减和局地湍流增强影响，风速风向在短时间、小尺度范围内快速变化。传统预报空间分辨率有限，难以准确反映机组点位和场站尺度的气象差异。

4、（2）气象偏差易放大功率误差：风电功率与风速存在非线性关系，切入风速至额定风速区间内，较小的风速、风向或风速梯度误差可能导致显著功率偏差。现有方法缺少对关键气象要素的点位化修正和地形调制校准，难以限制气象偏差向功率误差的传递。

5、（3）地形剖面结构利用不足：现有方法对海拔、坡度、坡向、地形粗糙度、地形遮挡、山谷通道方向和机组相对高差等山地特征利用有限，多采用简单特征拼接，缺少沿机组上游来流方向对山脊穿越、谷底分布、遮挡突变、坡向翻转和地形起伏秩序等剖面拓扑信息的刻画。

6、（4）来流路径识别与传输关系建模不足：山地风电场中，机组点位有效来流路径会随实时风向、预测风向、山谷通道、山脊遮挡、迎背风关系和局地绕流变化而动态改变。传统模型多采用固定距离权重、静态相关性或简单风向分区，难以区分有效来流路径与无效遮挡路径，也难以表征传播时延和地形阻抗对气象要素传输的影响。

7、（5）山地风况模式适应性不足：不同地形分区和来流路径下，功率响应关系存在明显差异。现有统一功率预测模型难以同时适应迎风坡增强、背风坡衰减、山谷通道加速、山脊湍流、遮挡绕流、限电运行及异常运行等多种风况模式。

8、（6）预测区间和风险边界刻画不足：现有方法多输出单一功率预测值，部分概率预测方法虽可给出预测区间，但未充分结合山地风况模式、海拔分区、来流路径类型、遮挡等级、湍流等级、风速爬坡等级和机组运行状态，导致预测区间覆盖率不足或宽度不合理，难以准确反映山地小气候快速变化带来的不确定性。

9、（7）物理一致性与动态校准闭环不足：风电功率预测结果应满足风速-功率曲线、装机容量上限、功率非负、爬坡率限制、限电状态及山地地形增强或衰减边界等约束。现有方法对预测值和预测区间的物理边界校准不足，且多数模型依赖离线训练和整体更新，难以及时适应来流路径变化、地形阻抗参数偏移、残差秩序变化和预测区间覆盖偏差。

技术实现思路

1、本发明要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种面向山地风电功率预测的动态校准方法，通过提取机组上游地形剖面拓扑指纹，构建山地风场响应图谱，识别有效来流路径，建立地形阻抗型来流传输关系，并结合山地风况模式功率响应、地形条件残差秩序校准、功率物理廊道回投和漂移触发递推更新，实现气象输入、功率预测值和预测区间的协同校准，提高复杂山地小气候条件下风电功率预测的准确性、稳定性、物理一致性和工程适用性。

2、本发明所述的一种面向山地风电功率预测的动态校准方法，该方法包括以下步骤：

3、步骤1：采集山地风电场多源数据，并对所述山地风电场多源数据进行预处理以得到基础数据集；

4、步骤2：基于所述基础数据集构建地形剖面拓扑指纹和山地风场响应图谱；

5、步骤3：根据实时风向、所述地形剖面拓扑指纹和山地风场响应图谱生成候选来流路径，并对所述候选来流路径进行筛选得到有效来流路径；

6、步骤4：根据所述有效来流路径计算地形阻抗型来流传输系数以及传播时延，根据所述传播时延和地形阻抗型来流传输系数将有效来流路径平移至目标机组对应的预测时刻，得到有效来流特征；

7、步骤5：根据所述有效来流特征以及机组运行状态判别当前机组所处山地风况模式，然后调用与所述当前机组所处山地风况模式对应的功率响应面对当前机组的功率进行初始预测，得到初始功率预测值；

8、步骤6：根据所述初始功率预测值与历史实测功率之间的残差以及设定的条件变量建立地形条件残差秩序校准库，根据所述地形条件残差秩序校准库生成点预测修正量和非对称预测区间；

9、步骤7：构建山地功率物理廊道，将所述初始功率预测值、点预测修正量和非对称预测区间回投至山地功率物理廊道，以得到风电功率预测结果，然后根据所述风电功率预测结果和机组最新的实测功率计算误差指标和区间覆盖偏差，并根据所述误差指标和区间覆盖偏差判断是否更新地形阻抗参数、山地风况模式的判别得分和地形条件残差秩序校准库。

10、优选的，在步骤2中，所述地形剖面拓扑指纹和山地风场响应图谱的构建方法为：

11、基于所述基础数据集中的数字高程模型数据，以每台风电机组为目标点，提取机组上游地形剖面，以构建地形剖面拓扑指纹；结合实测气象数据以及所述基础数据集中的历史风况样本、数字高程模型数据建立山地风场响应图谱。

12、优选的，以在覆盖所述风电机组边界外延设定半径范围内，按照多个来流方向扇区提取所述机组上游地形剖面。

13、优选的，在步骤3中，对所述候选来流路径的筛选方法为：

14、计算所述候选路径的方向与主导来流方向之间的夹角、山脊遮挡强度、山谷通道一致性和路径阻抗，若所述候选路径的方向与主导来流方向之间的夹角大于设定的角度阈值、山脊遮挡强度超过预设强度阈值、山谷通道一致性低于设定一致性阈值或路径阻抗超过预设阻抗范围，则判定所述候选路径为无效来流路径；否则，将所述候选路径判定为有效来流路径。

15、优选的，在步骤4中，所述地形阻抗型来流传输系数的计算方法为：

16、选取所述有效来流路径中的气象格点、测风塔和微气象站的数据作为上游信息源，根据所述上游信息源计算地形阻抗型来流传输系数，其计算公式为：

17、，

18、式中，为目标机组；为上游信息源；为上游信息源集合，为路径阻抗，为路径有效性标识；为预测时效；

t为时刻；为极小正数。

19、优选的，对所述地形阻抗型来流传输系数进行归一化处理，并将所述目标机组中所有有效来流路径对应的地形阻抗型来流传输系数之和约束为1。

20、优选的，所述传播时延的计算公式为：

21、，

22、式中，为路径长度，为上游来流风速。

23、优选的，在步骤6中，所述地形条件残差秩序校准库的建立方法为：

24、计算所述初始功率预测值与历史实测功率之间的残差，根据包含了山地风况模式、海拔分区、来流路径类型、遮挡等级、湍流等级、风速爬坡等级和机组运行状态的条件变量构建分组索引，根据所述残差以及分组索引建立地形条件残差秩序校准库。

25、优选的，所述点预测修正量根据残差中位秩确定，所述非对称预测区间根据存储在地形条件残差秩序校准库中的负残差低分位秩值和正残差高分位秩值确定。

26、优选的，在步骤7中，若所述误差指标超过预设的误差阈值，或所述区间覆盖偏差低于预设的偏差阈值，则更新地形阻抗参数、山地风况模式的判别得分和地形条件残差秩序校准库。

27、有益效果

28、本发明的优点在于：

29、1、通过融合气象大模型预报、数值天气预报、场站实时微气象观测、测风塔多层风速风向、数字高程模型、机组运行状态和历史功率数据，构建多源协同预测输入体系，能够提高山地风电场复杂小气候条件下预测数据的完整性、时空一致性和工程可靠性。

30、2、通过沿机组上游不同来流方向提取地形剖面拓扑指纹，将剖面高差、坡向变化、山脊穿越次数、谷底分布、遮挡突变点、坡向翻转次数和地形起伏秩序纳入预测校准过程，能够更准确表征山地复杂地形对机组点位有效来流的调制作用，避免仅采用普通地形特征拼接导致的地形信息利用不足。

31、3、将地形剖面拓扑指纹和山地风场响应图谱结合实时风向、预测风向、山谷通道一致性、迎背风状态、山脊遮挡强度、路径阻抗和传播时延识别有效来流路径，能够区分真实影响机组出力的有效来流与被遮挡或偏离主导方向的无效路径，提高机组点位有效风速、有效风向、湍流强度和风速切变重构的准确性。

32、4、通过建立迎风坡增强、背风坡衰减、山谷通道加速、山脊湍流、遮挡绕流、限电运行和异常运行等山地风况模式，并调用对应的功率响应面进行初始预测，能够适应不同地形分区、不同来流路径和不同机组运行状态下的气象—功率响应差异，提高复杂山地小气候条件下功率预测的稳定性和可解释性。

33、5、通过构建地形条件残差秩序校准库，对不同山地风况模式、海拔分区、来流路径类型、遮挡等级、湍流等级、风速爬坡等级和机组运行状态下的预测残差进行分区校准，并结合风速-功率曲线、装机容量上限、功率非负、爬坡率、限电状态及山地地形增强或衰减边界构建功率物理廊道，能够提高点预测修正精度和预测区间合理性，降低不符合物理运行约束的预测结果出现概率。

34、6、通过漂移触发递推更新机制，仅对地形阻抗参数、山地风况模式判别阈值和地形条件残差秩序校准库进行局部更新，而不重新训练全局功率响应面，能够降低在线计算负担，增强模型对季节变化、局地风况变化、来流路径变化、限电及异常运行状态的实时适应能力，为发电计划制定、电力市场报价、调度响应和偏差考核风险控制提供可靠支撑。