(19)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 202210686038.3 (22)申请日 2022.06.16 (71)申请人 中能融合智慧科技有限公司 地址 100013 北京市东城区和平里东 街11 号8号楼三层3 -D1号 (72)发明人 王海　曹洋　张喜平　王潇　魏红　 刘金鑫　 (74)专利代理 机构 北京正和明知识产权代理事 务所(普通 合伙) 11845 专利代理师 刘阳阳 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06F 16/21(2019.01) G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/26(2012.01)G06F 113/08(2020.01) (54)发明名称 一种风功率预测快速降尺度的方法和系统 (57)摘要 本发明提出一种风功率预测快速降尺度的 方法和系统。 其中， 方法包括： 根据不同风向、 不 同热稳定度对微观尺度风流场模型进行定向计 算， 得到风电场全场风加速因子和风向偏角， 并 作为风功率预测基础数据库关键参数， 生成网格 化的文件； 将气象预报数据基于其分辨率所代表 的区域上的平均状态与微尺度模型中的三维空 间风流场建立关联； 根据气象预报结果中不同风 向、 不同大气稳定度， 应用网格化的文件对风功 率预测基础数据库中风向、 热稳定度进行线性插 值； 根据线性插值结果计算风功率预测结果。 本 发明具有通过建立风功率预测基础数据库反应 不同大气热稳定度、 风向等气象参数对风功率的 影响， 同时通过插值进行快速风功率预测， 使之 能满足业 务化运行需要。 权利要求书2页 说明书9页 附图3页 CN 115048790 A 2022.09.13 CN 115048790 A 1.一种风功率预测快速降尺度的方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 步骤S1、 对风电场及其周边一定区域范围的地形高程和粗糙度数据进行收集和测绘， 并建立能够表征风电场及其周围区域局地效应的微观 尺度风流场模型； 步骤S2、 根据不同风向、 不同热稳定度对所述微观尺度风流场模型进行定向计算， 得到 风电场全场风加速因子和风向偏角； 步骤S3、 以所述风电场全场 风加速因子和风向偏角作为风功率预测基础数据库关键参 数， 生成网格化的文件； 步骤S4、 将气象预报数据基于其分辨率所代表的区域上的平均状态与微观尺度风流场 模型中的三维空间风 流场建立关联， 进行外推模拟； 步骤S5、 通过所述关联， 根据气象预报结果中不同风向、 不同大气稳定度， 应用所述网 格化的文件 对风功率预测基础数据库中风向、 热 稳定度进行线性插值； 步骤S6、 根据所述线性插值的比例获得每个预报时间点气象预报数据中风向、 大气稳 定度状态下对应的风电场全场风加速因子和风向偏角； 步骤S7、 通过气象预报数据中的风速、 风向信息和对应时间风电场全场风加速因子及 风向偏角计算 风功率预测结果。 2.根据权利要求1所述的一种风功率预测快速降尺度的方法， 其特征在于， 在所述步骤 S1中， 所述建立能够表征风电场及其周围区域局地效应的微观尺度风流场模型的方法包 括： 基于定常、 绝热和不可压缩的雷诺平均纳维 ‑斯托克斯方程， 建立能够表征风电场及其 周围区域局地效应的微观 尺度风流场模型。 3.根据权利要求1所述的一种风功率预测快速降尺度的方法， 其特征在于， 在所述步骤 S2中， 所述 风电场全场风加速因子 Δk的计算方法包括： 其中， U(z)表示山地地面以上高度为z处的风速， U0(z)表示平地地面以上高度为z处的 风速。 4.根据权利要求1所述的一种风功率预测快速降尺度的方法， 其特征在于， 在所述步骤 S4中， 所述方法还 包括： 选择所述气象预报数据与所述 微观尺度风流场模型耦合的高度位置 。 5.根据权利要求1所述的一种风功率预测快速降尺度的方法， 其特征在于， 在所述步骤 S7中， 所述通过气象预报数据中的风速、 风向信息和对应时间风电场全场风加速因子及风 向偏角计算 风功率预测结果的方法包括： 通过气象预报数据中的风速、 风向信 息和对应时间风电场全场 风加速因子及风向偏角 计算风电场风 参数降尺度预报结果； 根据所述降尺度预报结果， 结合风电场机位点的坐标和功率曲线， 获得每一台风机的 风功率预测结果。 6.根据权利要求5所述的一种风功率预测快速降尺度的方法， 其特征在于， 在所述步骤 S7中， 所述 风功率与将对应时刻风速的计算关系为：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115048790 A 2其中， P(V)为风功率， V为风速， V切 入为风电机组切入风速， V额定为风电机组额定风速， V切 出 为风电机组切出风速， S(V)为 风功率输出， Pmax为最大功率输出。 7.根据权利要求1所述的一种风功率预测快速降尺度的方法， 其特征在于， 在所述步骤 S4中， 所述关联的具体方法包括： 将气象预报数据降尺度后基于其分辨率所代表的区域上 的风速、 风向以及其他相关气象参数， 作为微观尺度风流场模型中的三维空间风流场的输 入条件， 进行外推模拟。 8.一种用于风功率预测快速降尺度的系统， 其特 征在于， 所述系统包括： 第一处理模块， 被配置为， 对风电场及其周边一定区域范围的地形高程和粗糙度数据 进行收集和 测绘， 并建立能够表征风电场及其周围区域局地效应的微观 尺度风流场模型； 第二处理模块， 被配置为， 根据不同风向、 不同热稳定度对所述微观尺度风流场模型进 行定向计算， 得到风电场全场风加速因子和风向偏角； 第三处理模块， 被配置为， 以所述风电场全场风加速因子和风向偏角作为风功率预测 基础数据库关键参数， 生成网格化的文件； 第四处理模块， 被配置为， 将气象预报数据基于其分辨率所代表的区域上的平均状态 与微尺度模型中的三维空间风 流场建立关联， 进行外推模拟； 第五处理模块， 被配置为， 通过所述关联， 根据气象预报结果中不同风向、 不同大气稳 定度， 应用所述网格化的文件 对风功率预测基础数据库中风向、 热 稳定度进行线性插值； 第六处理模块， 被配置为， 根据所述线性插值的比例 获得每个预报时间点气象预报数 据中风向、 大气稳定度状态下对应的风电场全场风加速因子和风向偏角； 第七处理模块， 被配置为， 通过气象预报数据中的风速、 风向信 息和对应时间风电场全 场风加速因子及风向偏角计算 风功率预测结果。 9.一种电子设备， 其特征在于， 所述电子设备包括存储器和处理器， 所述存储器存储有 计算机程序， 所述处理器执行所述计算机程序时， 实现权利要求1至7中任一项所述的一种 风功率预测快速降尺度的方法中的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质上存储有计算机 程序， 所述计算机程序被处理器执行时， 实现权利要求1至7中任一项所述的一种风功率预 测快速降尺度的方法中的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115048790 A 3