[发明专利]预测风速订正方法及其装置

权利要求书

1.一种预测风速订正方法，所述方法包括：

获取风电场中的风力发电机组的预测风速时间序列；并且

基于预测风速订正模型对所述预测风速时间序列进行订正，

其中，所述预测风速订正模型基于所述风电场的观测数据回传时效所建立。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取风电场中的风力发电机组的预测风速时间序列的步骤包括：

基于数值天气预报模式获得网格格式的预测风速；

根据所述风电场中的风力发电机组的机位点或测风塔的经纬度，从所述网格格式的预测风速中提取所述风电场中的每台风力发电机组的预测风速时间序列。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，基于数值天气预报模式获得网格格式的预测风速的步骤包括：

根据所述风电场中的风力发电机组的位置来确定数值预报区域；

根据所述风电场的实际范围和预测功率的上报时间频率来确定所述数值预报区域的时空分辨率；

基于所述时空分辨率对数值天气预报模式中的参数进行设置；

使用所述数值预报区域以及设置后的数值天气预报模式来获得所述网格格式的预测风速。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，基于数值天气预报模式获得网格格式的预测风速的步骤还包括：

选择至少一种气象源；

基于所述至少一种气象源中的每种气象源的特征对数值天气预报模式中的参数进行设置，以建立与所述每种气象源相应的数值预报程序；

使用所述数值预报区域以及建立的数值预报程序来获得与所述每种气象源相应的网格格式的预测风速。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，与所述每种气象源相应的数值预报程序的预测启动时间是根据所述每种气象源的获取时间被分别设置。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，建立所述预测风速订正模型的步骤包括：

基于所述观测数据回传时效确定用于建立所述预测风速订正模型的训练数据和建模时间间隔；

使用确定的训练数据按照确定的建模时间间隔实时地建立所述预测风速订正模型，

其中，所述训练数据包括训练观测风速、训练预测风速、验证观测风速和验证预测风速。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，当所述风电场为新业务时，使用确定的训练数据按照确定的建模时间间隔实时地建立预测风速订正模型的步骤包括：

选择至少一种机器学习模型，基于训练观测风速和训练预测风速对所述至少一种机器学习模型进行训练，来分别建立与所述至少一种机器学习模型相应的至少一种预测风速订正模型；

使用所述至少一种预测风速订正模型对验证预测风速进行订正来获得与所述至少一种预测风速订正模型中的每一种相应的订正的验证预测风速；

对与所述至少一种预测风速订正模型中的每一种相应的订正的验证预测风速和验证观测风速进行误差计算；

将所述至少一种预测风速订正模型中的与最小误差相应的预测风速订正模型确定为所述预测风速订正模型。

8.如权利要求6所述的方法，其特征在于，当所述风电场为已有业务时，使用确定的训练数据按照确定的建模时间间隔实时地建立预测风速订正模型的步骤包括：

基于训练观测风速和训练预测风速对先前使用的预测风速订正模型进行训练，来建立与先前使用的预测风速订正模型相应的至少一种预测风速订正模型；

使用所述至少一种预测风速订正模型对验证预测风速进行订正来获得与所述至少一种预测风速订正模型中的每一种相应的订正的验证预测风速；

对与所述至少一种预测风速订正模型中的每一种相应的订正的验证预测风速和验证观测风速进行误差计算；

将所述至少一种预测风速订正模型中的与最小误差相应的预测风速订正模型确定为所述预测风速订正模型。