风电场功率的预测方法和装置与流程

技术特征：
1.一种风电场功率的预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：针对所述风电场中的每台风电机组，基于尾流效应，获取当前风电机组的第一预测功率；基于边界层效应，获取所述当前风电机组的第二预测功率；根据所述第二预测功率，对所述第一预测功率进行功率修正，获取所述当前风电机组的最终预测功率。2.根据权利要求1所述的风电场功率的预测方法，其特征在于，所述风电场中的风电机组按照矩阵式排布方式进行排布，所述矩阵式排布方式将所述风电场中的风电机组在来流风向上划分为多排风电机组，所述矩阵式排布方式将所述风电场中的风电机组在来流风向的垂直方向上划分为多列风电机组；“根据所述第二预测功率，对所述第一预测功率进行功率修正，获取所述当前风电机组的最终预测功率”的步骤包括：根据所述风电场的来流风向，获取所述风电场的多排风电机组中不受尾流影响的风电机组作为首排风电机组，每个首排风电机组分别作为每列风电机组的第一台风电机组；当所述当前风电机组不是首排风电机组时，根据所述当前风电机组所在列的首排风电机组的第一预测功率和所述当前风电机组的第二预测功率，对所述当前风电机组的第一预测功率进行修正，以获取所述当前风电机组的最终预测功率；当所述当前风电机组为首排风电机组时，直接将所述当前风电机组的第一预测功率作为所述当前风电机组的最终预测功率。3.根据权利要求2所述的风电场功率的预测方法，其特征在于，“根据所述当前风电机组所在列的首排风电机组的第一预测功率和所述当前风电机组的第二预测功率，对所述当前风电机组的第一预测功率进行修正，以获取所述当前风电机组的最终预测功率”的步骤包括通过以下公式计算所述当前风电机组的最终预测功率：p
tm2
＝p
tm1
(p
t-p
tm1
)e-m
其中，p
tm2
为当前风电机组t的最终预测功率，p
tm1
为当前风电机组t的修正功率的中间值，p
t
为当前风电机组t的第一预测功率，m为对当前风电机组t产生尾流影响的其他风电机组的数量；所述中间值p
tm1
根据以下公式计算获得：p
tm1
＝p
∞
(p
0-p
∞
)e-m
p
∞
为当前风电机组t的第二预测功率，p0为当前风电机组t所在列的首排风电机组的第一预测功率。4.根据权利要求1所述的风电场功率的预测方法，其特征在于，“基于尾流效应，获取当前风电机组的第一预测功率”的步骤包括：根据所述风电场的来流风速和所述风电场中风电机组的尾流膨胀率，采用基于尾流效应建立的尾流模型，获取所述风电场的速度分布；根据所述速度分布，获取所述当前风电机组的风轮高度处的第一平均风速；根据所述第一平均风速以及预设的当前风电机组的功率曲线，获取所述第一预测功率；其中，所述功率曲线包括所述第一平均风速与所述第一预测功率的对应关系。
5.根据权利要求4所述的风电场功率的预测方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述风电场中风电机组的风轮高度处的来流湍流度，根据以下公式获取所述风电场中风电机组的尾流膨胀率：k＝2
×
(0.3837
×
i 0.003678)其中，k为所述尾流膨胀率，i为所述来流湍流度。6.根据权利要求4所述的风电场功率的预测方法，其特征在于，所述方法还包括根据以下公式获取所述尾流模型：其中，d
w
为一台风电机组尾流区域内任意位置与所述一台风电机组的风轮的距离，u(d
w
)为距离所述一台风电机组的风轮的距离为d
w
处的平均速度，u
∞
为所述风电场的来流风速，c
t
为所述一台风电机组的推力系数，k为所述尾流膨胀率，r为所述一台风电机组的风轮半径；“根据所述风电场的来流风速和所述风电场中风电机组的尾流膨胀率，采用基于尾流效应建立的尾流模型，获取所述风电场的速度分布”的步骤包括：根据所述风电场的来流风速和所述风电场中风电机组的尾流膨胀率k，采用所述尾流模型，根据以下公式获取所述风电场的任意位置的平均速度：其中，u(x)为所述风电场的任意位置的平均速度，x为所述风电场的任意位置的坐标，x
i
为所述风电场的任意位置的第i台上游风电机组的横坐标，t为所述风电场的任意位置的的上游风电机组的集合；根据所述风电场的任意位置的平均速度，获取所述风电场的速度分布。7.根据权利要求1所述的风电场功率的预测方法，其特征在于，“基于边界层效应，获取所述当前风电机组的第二预测功率”的步骤包括：根据所述风电场的来流风速和所述风电场的大气边界层高度，采用基于边界层效应建立的边界层模型，获取所述风电场在充分发展状态下所述当前风电机组的风轮高度处的第二平均风速；根据所述第二平均风速和以及预设的当前风电机组的功率曲线，获取所述第二预测功率；其中，所述功率曲线包括所述第二平均风速与所述第二预测功率的对应关系；所述充分发展状态是指所述风电场内流动的风速在风电场所在空间上沿流向呈现稳定的周期性变化状态。8.根据权利要求7所述的风电场功率的预测方法，其特征在于，所述方法还包括根据以下公式获取所述边界层模型：
其中，z
0,hi
为所述风电场的等效粗糙度，z
h
为所述风电场中风电机组的风轮高度，z
0,lo
为所述风电场的地表粗糙度，d为所述风电场中风电机组的风轮直径，κ为冯卡门常数，c
ft
和ν
w*
为计算过程的中间值，c
ft
＝πc
t
/(4s
x
s
y
)，s
x
和s
y
分别为所述风电场中相邻两台风电机组的流向距离和展向距离与风轮直径之比；“根据所述风电场的来流风速和所述风电场的大气边界层高度，采用基于边界层效应建立的边界层模型，获取所述风电场在充分发展状态下所述当前风电机组的风轮高度处的第二平均风速”的步骤包括：根据所述风电场的来流风速获取不受所述风电场影响的风电场上游位置的高度z
h
处的平均来流风速；根据所述高度z
h
处的平均来流风速并按照以下公式获取所述风电场在充分发展状态下当前风电机组的风轮高度处的第二平均风速：其中，为所述风电场在充分发展状态下当前风电机组的风轮高度z
h
处的第二平均风速，为所述高度z
h
处的平均来流风速，δ为所述大气边界层高度。9.根据权利要求8所述的风电场功率的预测方法，其特征在于，所述方法还包括根据以下步骤获取所述地表粗糙度：任意选取所述风电场上游位置的两个高度，并分别获取所述两个高度处的平均风速；根据所述两个高度处的平均风速以及所述平均风速与所述地表粗糙度之间的关系，获取所述地表粗糙度；其中，所述风电场上游位置的任意高度处的平均风速与所述地表粗糙度之间的关系通过以下公式确定：其中，为所述风电场上游位置的高度z处的平均风速，u
*lo
为所述风电场的地面摩擦速度。10.一种控制装置，包括处理器和存储装置，所述存储装置适于存储多条程序代码，其特征在于，所述程序代码适于由所述处理器加载并运行以执行权利要求1至9中任一项所述的风电场功率的预测方法。

技术总结
本发明涉及风电场设计及选址技术领域，具体提供一种风电场功率的预测方法和装置，旨在解决由于未考虑风电场边界层效应，导致风电场功率预测精度降低的问题。为此目的，本发明分别获取风电机组的基于尾流效应的第一预测功率和基于边界层效应的第二预测功率，并使用第二预测功率对第一预测功率进行功率修正，以获取当前风电机组的最终预测功率。基于上述配置方式，本发明考虑到风电场的边界层效应对于风电场功率预测的影响，提升了基于尾流效应获取的风电场功率的精度，实现了快速、简单、准确的对风电场功率的预测。对风电场功率的预测。对风电场功率的预测。


技术研发人员：张子良 葛铭纬 王罗 杨昊泽 孙长平 李宝良 邹祖冰 刘永前 周渊
受保护的技术使用者：华北电力大学
技术研发日：2021.12.23
技术公布日：2022/3/8