(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111591744.1 (22)申请日 2021.12.23 (71)申请人 中国长江三峡集团有限公司 地址 100038 北京市海淀区玉渊潭南路1号 申请人 华北电力大 学 (72)发明人 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　 (74)专利代理 机构 北京瀚仁知识产权代理事务 所(普通合伙) 11482 代理人 屠晓旭　陈敏 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称 风电场功率的预测方法和装置 (57)摘要 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。 权利要求书3页 说明书10页 附图2页 CN 114154755 A 2022.03.08 CN 114154755 A 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： Ptm2＝Ptm1+(Pt‑Ptm1)e‑m 其中， Ptm2为当前风电机组t的最终预测功率， Ptm1为当前风电机组t的修正功率的中间 值， Pt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Ptm1根据以下公式计算获得： Ptm1＝P∞+(P0‑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。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114154755 A 25.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， dw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 (dw)为距离所述一台风电机组的风轮的距离为dw处的平均速度， u∞为所述风电场的来流风 速， CT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， xi 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：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114154755 A 3