[發明專利]結合神經網絡算法的風電場數值模擬方法、裝置及存儲介質

在審

• 申請號: 202110580913.5
• 申請日: 2021-05-26
• 公開（公告）號: CN113158586A
• 公開（公告）日: 2021-07-23
• 發明（設計）人: 尹鐵男;閆姝;郭小江;丁坤;史紹平;屠勁林;梁思超;馮笑丹
• 申請（專利權）人: 華能新能源股份有限公司;中國華能集團清潔能源技術研究院有限公司;華能集團技術創新中心有限公司;華能海上風電科學技術研究有限公司
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06F30/28;G06F111/10;G06F113/06
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 安彥彥

1.一種結合神經網絡算法的風電場數值模擬方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：對目標風電場求解區域劃分網格，進行離散；

S2：給定初始時刻參數；

S3：求解動量方程，獲得計算流速數值；

S4：求解壓力修正方程，對S3求得的計算流速數值進行修正；

S5：判斷S4的求解結果是否達到收斂，若否，則重復S3～S4；若是，則將幾何參數和流場參數作為輸入數據，將本次求解結果作為輸出數據，輸入神經網絡進行一次訓練；

S6：判斷是否達到預設的求解時間，若否，則重復S3～S5；若是，則停止求解，得到訓練后的神經網絡；利用該神經網絡完成風電場數值模擬。

2.如權利要求1所述的結合神經網絡算法的風電場數值模擬方法，其特征在于，S1具體為：在目標風電場取一個方形區域，將該區域劃分成若干小塊，每塊用一個點表示。

3.如權利要求1所述的結合神經網絡算法的風電場數值模擬方法，其特征在于，S2中，初始時刻參數包括流速、壓力、溫度和物性參數。

4.如權利要求1所述的結合神經網絡算法的風電場數值模擬方法，其特征在于，S5中，幾何參數包括目標風電場的形狀和地形數據。

5.如權利要求1所述的結合神經網絡算法的風電場數值模擬方法，其特征在于，S5中，本次求解結果是指使本次求解結果收斂的流速和壓力參數。

6.如權利要求1所述的結合神經網絡算法的風電場數值模擬方法，其特征在于，S5中，神經網絡的輸出矩陣大小與求解精度相匹配。

7.一種計算機設備，其特征在于，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1至6任一項所述的結合神經網絡算法的風電場數值模擬方法的步驟。

8.一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至6任一項所述的結合神經網絡算法的風電場數值模擬方法的步驟。