一种风电场集群风速预测方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于风力发电技术领域，特别是涉及一种风电场集群风速预测方法。
【背景技术】
[0002] 随着清洁能源特别是风力发电技术的发展，并网运行的风力发电设备数量越来越 多，多个风电场规模化集中接入配电网系统情景下，在风电场和相关测风塔建设开展的初 期，由于各风电场站建设的工期不同，仅仅得到少量的风电场历史出力信息和相关区域的 风速历史信息。因此无法得到更加准确的区域内全部风电场在同一时间尺度内的风速数 据，并为规划及后期调度工作提供数据支撑，无法准确地判断风电场输出功率(通常称为出 力）。由于风电场的出力与风电场场站的风速水平息息相关，因此风速水平的预测显得格外 重要。目前国内尚无比较成熟的风电场中风速的预测方法。
【发明内容】
[0003] 为了克服上述现有技术的不足，本发明的目的是揭示一种风电场集群风速预测方 法，它是通过以下技术方案来实现的。
[0004] 一种风电场集群风速预测方法，其特征在于其包含以下依次进行的步骤： 第一步：风电场聚类的步骤，其包括： (Al)输入各风电场地理信息数据的步骤：输入各风电场的二维地理坐标，其中，先确定 某一地点的地理坐标原点，然后确定某风电场距该原点的横向距离为X坐标、某风电场距 该原点的纵向距离为Y坐标，逐个确定各风电场的二维地理坐标；其中，水平距离及纵向距 离的测量采用Google earth软件进行获得； (A2)采用K-means法对地区风电场聚类分群的步骤：（a)初始化随机产生K个聚类的 质心；（b)计算所有已输入的各风电场地理信息数据样本与每个质心的欧氏距离，将数据 样本加入与其欧氏距离最短的那个质心的簇中；（c)计算现在每个簇的质心，进行更新，判 断新质心是否与原质心相等，若相等，则迭代结束，若不相等，回到（b)继续迭代； (A3)得到风电场分群情况的步骤：根据（A2)计算得到的质心得到风电场分群情况数 据；并将风电场分群情况数据送入第二步； 第二步：风速相关层次分析的步骤，其包括： (BI)建立风速相关层次结构的步骤； 假设某一已知风电场为风电场A，质心与风电场A最近的为风电场B，根据某一已知风 电场A的相关资料，将目标层命令为基于A风电场的A/B风电场的相关性强度α ;根据相关 性的强度，将准则层设置为五类：极强相关、强相关、中等相关、弱相关、极弱相关；由于Α、 B风电场地理位置相近，受到的季风影响和区域气压影响都很相似，近似可视为同一区域的 风电场；将造成A、B两风电场风速差距的主要因素作为方案层，主要有海拔、温度、地形、空 气密度、湿度；获得了目标层、准则层及方案层； (Β2)依据影响风速因子的重要程度构造判断函数的步骤； 对同一层次的各因素关于上一层中某一因素的重要性进行两两比较，构造判断矩阵， 为了使各因素之间两两比较得到量化的判断矩阵，引入1-9的标度，1-9标度的含义为： 标度U1,)为1，定义：i因素与j因素同样重要， 标度U1,)为3,定义：i因素与j因素略重要， 标度U1,)为5,定义：i因素与j因素较重要， 标度U1,)为7,定义：i因素与j因素非常重要， 标度U1,)为9,定义：i因素与j因素绝对重要， 标度Ulj)为2, 4, 6, 8,定义：为以上两判断之间的中间状态对应的标度值， 标度U1,)为倒数，定义：若j因素与i因素比较，得到判断值为&]1=1/&1]， a]1=l ; (B3)求解特征值及特征向量并进行一致性检验的步骤； 构造出判断矩阵A之后采用方根法求出矩阵A的最大绝对值的特征值 再利用它代入对应的特征方程i, 解出相应的特征向量W，然后将特征向量W 归一化，获得同一层次的各因素相对于上一层中某因素的重要性权重，具体步骤如下： (Β3. 1)计算判断矩阵每行所有元素的几何平均值： r
(B3. 2)将g归一化，即计算
即为所 求特征向量的近似值，这也是各因素的相对权重； (B3. 3)计算判断矩阵的最大特征值
其中为向量gg的第 i个元素； (B3. 4) -致性检验，用来衡量判断矩阵不一致程度的数量指标称为一致性指标，记 为C，定义为
其中η为矩阵的阶数，当C=O时，判断矩阵是一致的，C值越大， 判断矩阵的完全一致性越差；然后引入修正值R，并取(^为衡量判断矩阵一致性的指标：
只要Cili〈=〇. 1，认为判断矩阵的一致性可以接受，否则重新进行两两比较判断，其 中修正值R的取值与判断矩阵的维数η有关，具体为： 维数η=1时，R=O ;维数η=2时，R=O ;维数η=3时，R=O. 58 ;维数η=4时，R=O. 90 ;维数 η=5 时，R=L 12 ;维数 η=6 时，R=L 24 ;维数 η=7 时，R=L 32 ;维数 η=8 时，R=L 41 ;维数 η=9 时，R=L 45 ; (Β4)求解各风速影响因子对风速相关性的影响概率的步骤； 通过得出的特征向量，得到不同元素对上层因子的影响概率：将得到的矩阵合并并相 乘，各风速影响元素对两风电场风速相关性的影响概率公式为：
，式中P 为一行五列的矩阵，其中每一元素值即为对应风速影响要素对风速的影响概率值； (B5 )分析各风速影响因子对风速相关性的影响的步骤；并将各风速影响因子对风速相 关性的影响情况数据送入第三步；其中： (B5. 1)海拔对风速的影响：通过指数公式来计算风速随高度的变化影响，其公式为
式中，t距地面高度为h处的风速，m / s ; K1-高度为hi处的风速，m / s ; 验指数，它取决于大气稳定度和地面粗糙度，其值为1/2~1/8,对于近地面层，风速随 高度的变化则主要取决于地面粗糙度，不同地面情况的地面粗糙度α如下对应关系： 地面情况：光滑地面，硬地面海洋，其粗糙度α 10， 地面情况：城市高地有较高草地数目极少，其粗糙度α 16， 地面情况：树木多，建筑物极少，其粗糙度α : 0. 22-0. 24， 地面情况：森林，村庄，其粗糙度α : 0. 28-0. 30， 地面情况：城市有高层建筑，其粗糙度α : 0.4， 计算近地面不同高度的风速时仍采用上述公式，只是用α代替式中的指数η; (Β5. 2)地形对风速的影响：划分为迎风面、背风面、顺风面及过渡带四种地形倾向与风 向的关系，以风向为主导，将地形分为隆升地形及低洼地形；其中，隆升地形对气流的影 响：根据公式
，式中：A为山顶与山麓风速比为山顶与山麓相对高度 差；i为系数，取为0.07;低洼地形对气流的影响：根据下述束缚关系核算不同地形与平 坦地面风速比值：
(B5. 3)大气稳定度对风速的影响：大气稳定性对风速廓线的影响在低风速时考虑，在 高风速时可忽略：
，式中，f 一大气稳定性函数，取决于 ，I,一奥步霍夫稳定长度，它是大气运动引起的剪切力与热浮力之比，为可变未知量， 然后确定大气稳定度等级，分为强不稳定、不稳定、弱不稳定、中性、较稳定和稳定六级，它 们分别表示为A、B、C、D、E、F，确定等级时首先计算出太阳高度角按太阳辐射等级数表查出 太阳辐射等级数，再由太阳辐射等级数与地面风速按大气稳定度的等级表查找稳定等级， 太阳辐射等级数表
大气稳定度的等级
第三步：预测相邻风电场中风速的步骤；其中，其包括： (Cl)风速的预测方法：待预测风电场风速的计算表达式如下：
式中f为预测风速；&为已知地区风速为单位值的 影响要素变化对风速的影响量；i为两地的影响要素差值；f为影响要素对风速预测的影 响概率； (C2)风速的预测结果误差分析：对风速预测结果按误差指标及计算公式如下：平均绝 对误差
均方误差：
，平均绝对百分比 误差
[0005] 本专利提出了一种基于已知风电站风速水平来预测相关性较强的风电站的风速 水平得一种方法，这种方法的适用性是相关性较强的风电场，对相关性的分析采用基于 Kmeans的聚类分析，以地理位置信息作为分群的指标，利用MATLAB的工具箱对风电场进 行聚类，从而完成对地区相关性较强的风电场聚为一类，完成对一各地区风电场的分区，这 种方法的提出为该区组内的风速预测提供了前提，而对于预测的方法，本专利提出了的基 于层次分析法的预测方法，通过层次分析法计算出影响因素对两地区风速相关性的影响概 率，结合各元素对风速的影响，可以提出从已知数据风电场的风速推求未知场站的风速水 平的方法。从而我们可以从区域内已建风电场的已知数据算得待建风电场的风速水平，最 后算得区内各风电场的出力，将区间出力相加便得到某地区的出力总和，采用本专利的方 法，对于湖北省随州市的风电进行了准确的预测。
[0006] 因此，本发明的风电场集群风速预测方法操作性、实用