[發明專利]結冰預測方法、裝置、存儲介質、模型生成方法及裝置有效
| 申請號: | 201711341540.6 | 申請日: | 2017-12-14 |
| 公開(公告)號: | CN109958588B | 公開(公告)日: | 2020-08-07 |
| 發明(設計)人: | 周杰;敖娟;王青天 | 申請(專利權)人: | 北京金風科創風電設備有限公司 |
| 主分類號: | F03D80/40 | 分類號: | F03D80/40 |
| 代理公司: | 北京東方億思知識產權代理有限責任公司 11258 | 代理人: | 吳崇 |
| 地址: | 100176 北京市*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 結冰 預測 方法 裝置 存儲 介質 模型 生成 | ||
1.一種風力發電機組結冰預測的方法,其特征在于,所述方法包括:
基于目標機組的地理信息,提取所述目標機組的有效氣象預測數據特征;其中,所述地理信息包括經緯度及海拔高度;
將所述有效氣象預測數據特征輸入用于預測結冰信息的結冰預測模型;
響應所述輸入,所述結冰預測模型輸出結冰預測結果;
所述基于目標機組的地理信息,提取所述目標機組的有效氣象預測數據特征,包括:
獲取所述目標機組所在的目標風電場的全局氣象數據;
獲取所述目標風電場中各個機組的地理信息;
根據各個機組的地理信息,從所述全局氣象數據中提取各個機組的與結冰相關的所述有效氣象預測數據特征;
所述獲取所述目標機組所在的目標風電場的全局氣象數據,包括:
獲取所述目標風電場的地形特性和氣候特征;
根據所述地形特征和所述氣候特征,確定包括參數化方案的所述全局氣象數據,以針對所述目標風電場進行數值天氣預報。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述有效氣象預測數據特征包括:
氣象數據原始特征和/或經所述氣象數據原始特征加工得到的加工特征。
3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,提取所述目標機組的有效氣象預測數據特征的提取方法包括以下方法中的一種或者多種:
反距離加權插值法、改進謝別德法、雙線性插值法、自然鄰點插值法、移動平均法。
4.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,還包括:
預先獲取所述目標機組的歷史氣象預測數據特征以及歷史結冰標志位;
將所述歷史氣象預測數據特征以及所述歷史結冰標志位作為輸入信息,建立用于輸出預測結冰信息的所述結冰預測模型。
5.根據權利要求4所述的方法,其特征在于,將所述歷史氣象預測數據特征以及所述歷史結冰標志位作為輸入信息,建立用于輸出預測結冰信息的所述結冰預測模型,包括:
將所述輸入信息分為訓練數據集和測試數據集;
基于機器監督學習方法訓練所述訓練數據集,并用所述測試數據集進行測試,得到測試結果;
根據所述測試結果建立所述結冰預測模型。
6.根據權利要求4所述的方法,其特征在于,所述將所述輸入信息分為訓練數據集和測試數據集,包括:
當所述目標機組為多個時,基于所述目標機組的地形條件和/或氣象條件,將所述目標機組進行聚類,生成第一類機組和第二類機組;
將所述第一類機組的所述輸入信息確定為所述訓練數據集;
將所述第二類機組的所述輸入信息確定為所述測試數據集;
或者,
當所述目標機組為一個時,將第一時段的所述目標機組的所述輸入信息聚類為所述訓練數據集,將第二時段的所述目標機組的所述輸入信息聚類為所述測試數據集。
7.根據權利要求4所述的方法,其特征在于,所述獲取所述目標機組的歷史氣象預測數據特征,包括:
獲取所述目標機組所在目標風場的地形特性和氣候特征;
獲取所述目標風場的歷史全局氣象數據;
基于所述地形特性和所述氣候特征,從所述歷史全局氣象數據中提取所述歷史氣象預測數據特征。
8.根據權利要求4所述的方法,其特征在于,所述獲取所述目標機組的歷史結冰標志位,包括:
判斷溫度和濕度是否符合結冰條件;
當所述溫度和所述濕度符合結冰條件時,判斷所述目標機組的運行參數是否異常;
當所述判定所述目標機組的參數異常時,得到所述目標機組的所述歷史結冰標志位。
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