[發明專利]風機葉片覆冰厚度的長短時記憶校正預報方法及系統

在審

• 申請號: 202111302040.8
• 申請日: 2021-11-04
• 公開（公告）號: CN113987950A
• 公開（公告）日: 2022-01-28
• 發明（設計）人: 蔡澤林;王磊;徐勛建;馮濤;簡洲;孔磊;邸悅倫
• 申請（專利權）人: 國網湖南省電力有限公司;國網湖南省電力有限公司防災減災中心;國家電網有限公司
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06F111/10;G06F113/06;G06F119/12
• 代理公司: 北京潤平知識產權代理有限公司 11283
• 代理人: 鄺圓暉;李國

本申請實施例提供一種風機葉片覆冰厚度的長短時記憶校正預報方法。方法包括：選擇需要開展凍雨覆冰數值預報的區域，將該區域劃分成等經緯網格；收集全球模式的數值預報結果，用作開展凍雨覆冰數值預測的初始場數據和邊界條件數據；將收集的初始場和邊界條件，按照預報區域的網格進行插值，得到統一格點的網格數據；選擇區域數值預報模式，并選擇優選的參數化方案，將網格點數據輸入數值模式，開展數值積分計算，并輸出風機凍雨覆冰在未來不同時刻的數據；采用長短時記憶神經網絡對所選區域的凍雨覆冰數值預測結果進行訓練，得到不同時間尺度的模型。上述技術方案，能指導電網企業優化發電調度降低凍雨覆冰，提升風機凍雨覆冰的數值預測準確率。

技術領域

本申請涉及風電場覆冰監測領域，具體地涉及一種風機葉片覆冰厚度的長短時記憶校正預報方法及系統。

背景技術

隨著風力發電技術的發展，風電場都處于海拔較高的山區，使得風機凍雨覆冰的頻繁發生。開展風機凍雨覆冰的數值預測，并對預測結果開展校正預報，提升風機凍雨覆冰數值預報的準確率，可指導電網企業合理調度，增加清潔能源的并網，減少火電場電能的使用。

發明內容

本申請實施例的目的是提供一種風機葉片覆冰厚度的長短時記憶校正預報方法及系統。

為了實現上述目的，本申請第一方面提供一種風機葉片覆冰厚度的長短時記憶校正預報方法，包括：

選擇需要開展凍雨覆冰數值預報的區域，將該區域劃分成等經緯網格；

收集一種全球模式的數值預報結果，用作開展凍雨覆冰數值預測的初始場數據和邊界條件數據；

將收集的初始場和邊界條件，按照預報區域的網格進行插值，得到統一格點的網格數據；

選擇一種區域數值預報模式，并選擇一種優選的參數化方案，將網格點數據，輸入數值模式，開展數值積分計算，并輸出風機凍雨覆冰在未來不同時刻的數據；

采用長短時記憶神經網絡對所選區域的凍雨覆冰數值預測結果進行長期(季節尺度)、中期(月尺度)和短期(日尺度)的訓練，得到不同時間尺度的模型，模型通過公式(1)確定：

其中Y為預測值，S為一年中的季節類型，M為月度標記，D為日期標記，Y為當前時刻的數值模式輸出結果，Y-為前一時刻的預報結果，Re為前一時刻實際預報值。

可選地，所述模型包括遺忘門、記憶門和輸出門，所述遺忘門決定上一時刻的單元狀態C_t-1有多少保留到當前時刻C_t，通過公式(2)確定：

f_t＝σ(W_f*[h_t-1,Y_t]+b_f) (2)

所述記憶門決定當前輸入Y^t的單元狀態有多少保存到當前時刻的單元狀態C_t，通過公式(3)與公式(4)確定：

i_t＝σ(W_i*[h_t-1,Y_t]+b_i) (3)

所述輸出門通過公式(5)與公式(6)確定：

o_t＝σ(W_o[h_t-1,Y_t]+b_o (5)

h_t＝[o_t*tanh(C_t)] (6)

可選地，更新的細胞狀態通過公式(7)確定：