[发明专利]风力预测方法及装置

权利要求书

1.一种风力预测方法，其特征在于，包括：

根据历史的数值天气预报数据及风电场内的风机历史测得的风力数据，构建对应于所述风机的风力预测模型，其中，数值天气预报数据包括风速、气压、风向及空气密度中的至少一者；

根据数值天气预报的预测数据及所述风力预测模型，对所述风机将受到的风力进行预测；

其中，根据历史的数值天气预报数据及风电场内的风机历史测得的风力数据，构建对应于所述风机的风力预测模型，包括：

根据历史的数值天气预报数据及与所述风电场高度相匹配的测风塔历史测得的数据，基于回归算法，构建对应于所述测风塔所在的高度上的风力预测模型；

根据所述测风塔历史测得的数据及所述风机历史测得的风力数据，基于回归算法，构建对应于所述风机的风力预测模型；

根据数值天气预报的预测数据及所述风力预测模型，对所述风机将受到的风力进行预测，包括：

将数值天气预报的预测数据输入对应于所述测风塔所在的高度上的风力预测模型，得到所述测风塔的风力预测值；

将所述测风塔的风力预测值输入对应于所述风机的风力预测模型，得到所述风机的风力预测值；

所述方法还包括：

根据所述风电场内包括的每个风机历史测得的风速数据和/或风向数据，对所述风电场内的全部风机进行聚类，以划分至少一个风机群；

对所述风机将受到的风力进行预测，包括：

对所述风机所在的第一风机群将受到的风力进行预测。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述测风塔历史测得的数据及所述风机历史测得的风力数据，基于回归算法，构建对应于所述风机的风力预测模型，包括：

根据所述测风塔历史测得的数据、所述风机历史测得的风力数据及参考因子，基于回归算法，构建对应于所述风机的风力预测模型，其中，所述参考因子包括历史的数值天气预报数据、所述风机历史测得风力数据的季节、以及所述风机历史测得风力数据的时间中的至少一者。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述风机所在的第一风机群将受到的风力进行预测，包括：

根据数值天气预报的预测数据及所述第一风机群中每个风机的风力预测模型，分别计算所述第一风机群中每个风机的风力预测值；

根据所述第一风机群中每个风机测量风力的准确率、历史故障数、及所处的地理位置中的至少一个参数，分别确定所述每个风机的权值；

按照所述每个风机的权值，对所述第一风机群中每个风机的风力预测值进行加权平均计算，以得到所述第一风机群的风力预测值。

4.一种风力预测装置，其特征在于，包括：

构建模块，用于根据历史的数值天气预报数据及风电场内的风机历史测得的风力数据，构建对应于所述风机的风力预测模型，其中，数值天气预报数据包括风速、气压、风向及空气密度中的至少一者；

预测模块，用于根据数值天气预报的预测数据及所述风力预测模型，对所述风机将受到的风力进行预测；

其中，所述构建模块用于：

根据历史的数值天气预报数据及与所述风电场高度相匹配的测风塔历史测得的数据，基于回归算法，构建对应于所述测风塔所在的高度上的风力预测模型；

根据所述测风塔历史测得的数据及所述风机历史测得的风力数据，基于回归算法，构建对应于所述风机的风力预测模型；

所述预测模块用于：

将数值天气预报的预测数据输入对应于所述测风塔所在的高度上的风力预测模型，得到所述测风塔的风力预测值；

将所述测风塔的风力预测值输入对应于所述风机的风力预测模型，得到所述风机的风力预测值；

所述装置还包括：

聚类模块，用于根据所述风电场内包括的每个风机历史测得的风速数据和/或风向数据，对所述风电场内的全部风机进行聚类，以划分至少一个风机群；

所述预测模块用于：

对所述风机所在的第一风机群将受到的风力进行预测。