一种评估风力发电机发电能力的方法技术

本发明专利技术提供了一种评估风力发电机发电能力的方法，包括以下步骤：步骤S1、获取风力发电场的历史发电数据，根据历史发电数据建立风力发电场的每个发电机的基准发电模型；步骤S2、获取风力发电场的每个发电机的实际发电数据，根据实际发电数据建立每个发电机的实际发电模型；步骤S3、根据发电机的基准发电模型与发电机的实际发电模型，通过预设的算法计算获得每个发电机的发电损失量。其技术方案的有益效果，通过对每个发电机对应建立基准发电模型以及每个发电机的实际发电模型，进而根据每个发电机的基准发电模型与实际发电模型算出每个发电机的发电损失量，克服了现有技术中对发电机的发电能力评估不精确的缺陷。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及风力发电领域，尤其涉及一种评估风力发电机发电能力的方法。
技术介绍
风能作为一种清洁的可再生能源，在全球的风能约为2.74×10^9MW，其中可利用的风能为2×10^7MW，比地球上可开发利用的水能总量还要大10倍，正因为风能蕴含量大，因此风能越来越受到世界各国的重视，而风力发电机则是把风的动能转化为电能的重要设备，在对风力发电机的发电能力的评估中，现有技术中多采用样条曲线拟合，自组织映射，高斯混合模型以及人工神经网络等方法，而上述的技术分别存在着以下问题：样条曲线拟合，自组织映射和人工神经网络的本质都是将分布转换成了确定的一对一关系，在训练过程中将分布平均化，忽略了风速-功率的分布特性，导致结果波动很大；高斯混合模型虽然没有将分布平均化，但是该方法建立在每个分布都符合高斯分布的假设上，而实际情况却并不一定满足正态分布，因此结果并不准确。
技术实现思路
针对现有技术中评估发电机发电能力存在的上述问题，现提供一种旨在对发电机的发电能力做出准确评估的评估风力发电机发电能力的方法及评估风力发电机集群的发电能力的方法。具体技术方案如下：一种评估风力发电机发电能力的方法，包括以下步骤：步骤S1、获取风力发电场的历史发电数据，根据所述历史发电数据建立所述风力发电场的每个所述发电机的基准发电模型；步骤S2、获取所述风力发电场的每个所述发电机的实际发电数据，根据<br>所述实际发电数据建立每个所述发电机的实际发电模型；步骤S3、根据所述发电机的基准发电模型与所述发电机的实际发电模型，通过预设的算法计算获得每个所述发电机的发电损失量。优选的，所述步骤S1前，通过预设的筛选处理方法对所述风力发电场的所述历史发电数据进行筛选，保留正常运行的所述历史发电数据。优选的，所述步骤S1中，通过多分布切片序列的方法，建立每个所述发电机的所述基准发电模型。优选的，通过所述多分布切片序列的方法，建立每个所述发电机的所述基准发电模型包括以下步骤：步骤S11、将所述风力发电场的历史发电数据构建成对应的历史发电曲线；步骤S12、对所述风力发电场对应的所述历史发电曲线进行分解，形成对应的历史切片数据，并根据所述历史切片数据，对应建立每个所述发电机的所述基准发电模型。优选的，所述步骤S2中，通过多分布切片序列的方法，建立每个所述发电机的所述实际发电模型。优选的，通过所述多分布切片序列的方法，建立每个所述发电机的所述实际发电模型包括以下步骤：步骤S21、将每个所述发电机的实际发电数据构建成对应的实际发电曲线；步骤S22、对每个发电机的实际发电曲线进行分解形成对应的实际切片数据，并根据所述实际切片数据，对应建立每个所述发电机的所述实际发电模型。优选的，所述步骤S3中，通过预设的算法算出每个所述发电机发电损失量的方法包括：步骤S31、将所述基准发电模型中对应的历史切片数据的分布与所述实际发电基准模型中的实际切片数据的分布进行对比，以获得对比结果；步骤S32、根据所述对比结果，通过计算获得所述发电机对应的发电损失量。优选的，所述步骤S32中包括：根据所述对比结果，获得所述基准模型中的所述历史切片数据与实际发电模型中的实际切片数据的分布的重合度在与权重加权求和之后得到所述发电机的实际发电能力的指标，并用全概率公式计算所述发电机的发电损失量。还包括，一种评估风力发电机集群的发电能力的方法，应用于集群安装的风力的发电机，包括以下步骤：步骤A、获取风力发电场的历史发电数据，根据所述历史发电数据建立所述风力发电场的每个所述发电机的基准发电模型；步骤B、获取所述风力发电场的每个所述发电机的实际发电数据，根据所述实际发电数据建立每个所述发电机的实际发电模型；步骤C、获取所述风力发电机集群中任一所述发电机的风速分布值；步骤D、将所述风速分布值代入每个所述发电机的所述基准发电模型中，对应获取每个所述发电机的理论发电值；步骤E、将所述风速分布值代入每个所述发电机的所述实际发电模型中，对应获取每个所述发电机的实际发电值；步骤F、根据每个所述发电机的所述理论发电值以及所述实际发电值，对应获取所述风力发电机集群中每个所述发电机的发电损失量。优选的，所述步骤F中，还包括，根据所述风力发电机集群中的每个所述发电机的发电损失量，对每个所述发电机对应的发电损失量进行排序。上述技术方案具有如下优点或有益效果：通过对每个发电机对应建立基准发电模型以及对应建立每个发电机的实际发电模型，进而根据每个发电机的基准发电模型与实际发电模型对应算出每个发电机的发电损失量，克服了现有技术中对发电机的发电能力评估不精确的缺陷。附图说明参考所附附图，以更加充分的描述本专利技术的实施例。然而，所附附图仅用于说明和阐述，并不构成对本专利技术范围的限制。图1为本专利技术一种评估风力发电机发电能力的方法实施例的流程图；图2为本专利技术一种评估风力发电机发电能力的方法实施例中，关于建立基准发电模型的流程图；图3为本专利技术一种评估风力发电机发电能力的方法实施例中，关于建立实际发电模型的流程图；图4为本专利技术一种评估风力发电机发电能力的方法实施例中，关于计算得出每个发电机的发电损失量的流程图；图5为本专利技术一种评估风力发电机集群的发电能力的方法实施例的流程图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。需要说明的是，在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步说明，但不作为本专利技术的限定。本专利技术包括一种评估风力发电机发电能力的方法。如图1所示，一种评估风力发电机发电能力的方法的实施例，应用于能源电力领域，包括以下步骤：步骤S1、获取风力发电场的历史发电数据，根据历史发电数据建立风力发电场的每个发电机的基准发电模型；步骤S2、获取风力发电场的每个发电机的实际发电数据，根据实际发电数据建立每个发电机的实际发电模型；步骤S3、根据发电机的基准发电模型与发电机的实际发电模型，通过预设的算法计算获得每个本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种评估风力发电机发电能力的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、获取风力发电场的历史发电数据，根据所述历史发电数据建立所述风力发电场的每个所述发电机的基准发电模型；步骤S2、获取所述风力发电场的每个所述发电机的实际发电数据，根据所述实际发电数据建立每个所述发电机的实际发电模型；步骤S3、根据所述发电机的基准发电模型与所述发电机的实际发电模型，通过预设的算法计算获得每个所述发电机的发电损失量。

【技术特征摘要】
1.一种评估风力发电机发电能力的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1、获取风力发电场的历史发电数据，根据所述历史发电数据建立
所述风力发电场的每个所述发电机的基准发电模型；
步骤S2、获取所述风力发电场的每个所述发电机的实际发电数据，根据
所述实际发电数据建立每个所述发电机的实际发电模型；
步骤S3、根据所述发电机的基准发电模型与所述发电机的实际发电模
型，通过预设的算法计算获得每个所述发电机的发电损失量。
2.根据权利要求1所述的评估风力发电机发电能力的方法，其特征在于，
在所述步骤S1前，通过预设的筛选处理方法对所述风力发电场的所述历史
发电数据进行筛选，保留正常运行的所述历史发电数据。
3.根据权利要求1所述的评估风力发电机发电能力的方法，其特征在于，
所述步骤S1中，通过多分布切片序列的方法，建立每个所述发电机的所述
基准发电模型。
4.根据权利要求3所述的评估风力发电机发电能力的方法，其特征在于，
通过所述多分布切片序列的方法，建立每个所述发电机的所述基准发电模型
包括以下步骤：
步骤S11、将所述风力发电场的历史发电数据构建成对应的历史发电曲
线；
步骤S12、对所述风力发电场对应的所述历史发电曲线进行分解，形成
对应的历史切片数据，并根据所述历史切片数据，对应建立每个所述发电机
的所述基准发电模型。
5.根据权利要求4所述的评估风力发电机发电能力的方法，其特征在于，
所述步骤S2中，通过多分布切片序列的方法，建立每个所述发电机的所述
实际发电模型。
6.根据权利要求5所述的评估风力发电机发电能力的方法，其特征在于，
通过所述多分布切片序列的方法，建立每个所述发电机的所述实际发电模型
包括以下步骤：
步骤S21、将每个所述发电机的实际发电数据构建成对应的实际发电曲

\t线；
步骤S22、对每个发电机的实际发电曲线进行分解形成对应的实际切片
数据，并根据所述实际切片数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：张梦航，李辉，郭双全，
申请(专利权)人：上海电气集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31