(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202111501825.8 (22)申请日 2021.12.09 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114169614 A (43)申请公布日 2022.03.11 (73)专利权人 中国华能集团清洁能源技 术研究 院有限公司 地址 102209 北京市昌平区北七家未来科 技城华能人才创新创业基地实验楼A 楼 (72)发明人 程瑜　郭辰　张立英　邵振州　 张庆　张国　曾利华　李家川　 蒋河川　万月　 (74)专利代理 机构 西安通大专利代理有限责任 公司 6120 0 专利代理师 安彦彦(51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06F 30/27(2020.01) F03D 7/00(2006.01) G06F 111/06(2020.01) G06F 113/06(2020.01) G06F 113/08(2020.01) (56)对比文件 CN 107035618 A,2017.08.1 1 CN 113627097 A,2021.1 1.09 顾波等.考虑尾流效应的风电场优化控制技 术研究. 《太阳能学报》 .2018,(第02期), 张晓东等.基于高斯分布的风电场尾流效应 计算模型. 《华北电力大 学学报(自然科 学版)》 .2017,(第0 5期), 审查员 王玉鹏 (54)发明名称 一种基于风力机尾流模型优化的风电场优 化调度方法及系统 (57)摘要 本发明公开的一种基于风力机尾流模型优 化的风电场优化调度方法及系统， 属于风电场尾 流计算技术领域。 将SCADA数据用于解析尾流模 型的修正工作， 并结合智 能优化算法， 以最小化 风电场功率计算误差为目标， 对模 型关键参数进 行优化， 使得本发明提出的尾流优化方法可以充 分考虑风电场的实际情况， 来定制化模型的参 数。 采用此方法进行尾流模型的优化后， 可以大 幅提升模型在实际风电场中的计算精度， 从而更 加准确地对风电场中的尾流效应进行建模， 能够 显著提高风电场的功率预测精度以及尾流控制 策略的可靠性， 进而基于优化后的尾流模型， 通 过尾流优化控制等方式提高风电场的整体发电 效率和整体发电量。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 114169614 B 2022.12.13 CN 114169614 B 1.一种基于风力机尾流模型优化的风电场优化调度方法， 其特 征在于， 包括： S1： 获取风电场的布局信息和风力机基本参数； S2： 根据S1获取的风力机的基本参数， 基于动量守恒原理和质量守恒原理， 对单台风力 机的尾流效应建模， 得到单台风力机的尾流模型； S3： 利用S2得到的单台风力机的尾流模型， 基于速度亏损的平方和叠加原理， 对整个风 电场的尾流效应建模， 得到风电场尾流模型； S4： 根据S1获取的风电场的布局信息和S3得到的风电场尾流模型， 建立来流信息和模 型输出功率之间的关系； S5： 根据风电场SCADA数据， 提取各个时刻的来流信息和各机组的实际输出功率； 根据 模型输出功率和实际输出功率得到功率计算 误差； S6： 根据S4和 S5的结果， 给定风电场 尾流模型尾流扩散系数的初始值， 建立各时刻尾流 扩散系数与功率计算误差之间的关系， 在SCADA数据集下建立尾流扩散系数和总体均方根 误差之间的关系， 并以误差最小为目标， 对尾流模 型参数进 行优化， 最 终得到适用于该风电 场的最佳尾流模型参数； 根据得到的具有最佳尾流模型参数的尾流模型实现风电场的优化 调度。 2.根据权利要求1所述的基于风力机尾流模型优化的风电场优化调度方法， 其特征在 于， S1中， 风电场的布局信息包括风力机的数目和每个风力机的坐标； 风力机的基本参数包 括叶轮直径、 轮毂高度、 功率曲线和推力系数曲线。 3.根据权利要求1所述的基于风力机尾流模型优化的风电场优化调度方法， 其特征在 于， S2中， 采用Jensen尾流模型描述单台风力机的尾流效应： dw＝d+2kwx 其中， dw为尾流直径， Uw为尾流中的速度， d为风力机直径， x为尾流扩散距离， CT为推力 系数， kw为尾流扩散系数， U0为来流速度。 4.根据权利要求1所述的基于风力机尾流模型优化的风电场优化调度方法， 其特征在 于， S3中， 跟据平方和叠加原理对整个风电场中描述多个 尾流的耦合影响： 其中， Δui是要计算的下游风力机位置处的速度亏损， n是该处的尾流数目， Δuij是第j 个上游风力机尾流在该处的造成的速度亏损。 5.根据权利要求1所述的基于风力机尾流模型优化的风电场优化调度方法， 其特征在 于， S4具体为： 考虑尾流影响对各个风力机进 行迭代判断， 以计算在给定风况下的模型输出 功率：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114169614 B 2其中， N是风电场内的机组数目， uo是风力机的切出风速， uc是风力机的切入风速， PWT是 风力机功率曲线， u ’i是考虑尾流影响后第i个风力机处的来 流风速。 6.根据权利要求1所述的基于风力机尾流模型优化的风电场优化调度方法， 其特征在 于， S5中， 各个时刻的来流信息包括风速和风向； 得到各机组的实际输出功 率后加和得到各 个时刻风电场的总实际输出功率Pmeasured。 7.根据权利要求6所述的基于风力机尾流模型优化的风电场优化调度方法， 其特征在 于， S6中， 建立各时刻尾流扩散系数与功率计算误差之间的关系， 并以误差最小为目标， 得 到： 其中， N是风电场中的风力机的数目， Pi,measured是SCADA记录的i 时刻各个风力 机的输出 功率， Pi,calculated是解析尾流模型计算得到的各个风力机功率。 8.根据权利要求1所述的基于风力机尾流模型优化的风电场优化调度方法， 其特征在 于， S6中， 采用遗传算法对 模型参数进行优化。 9.一种基于风力机尾流模型优化的风电场优化调度系统， 其特 征在于， 包括： 风电场的布局信 息和风力 机基本参数获取模块， 获取风电场的布局信 息和风力 机基本 参数； 单台风力机的尾流模型建立模块， 根据获取的风力机的基本参数， 基于动量守恒原理 和质量守恒原理， 对单台风力机的尾流效应建模； 风电场尾流模型建立模块， 利用得到的单台风力机的尾流模型， 基于速度亏损的平方 和叠加原理， 对整个风电场的尾流效应建模； 来流信息和模型输出功率之间的关系建立模块， 根据获取的风电场的布局信 息和得到 的风电场尾流模型， 建立 来流信息和模型输出功率之间的关系； 实际输出功率提取模块， 根据风电场SCADA数据， 提取各个时刻的来流信息和各机组的 实际输出功率； 误差计算模块， 根据模型输出功率和实际输出功率得到功率计算 误差； 模型参数优化模块， 给定风电场尾流模型尾流扩散系数的初始值， 建立各时刻尾流扩 散系数与功率计算误差之间的关系， 在SCADA数据集下建立尾流扩散系数和总体均方根误 差之间的关系， 并以误差最小为目标， 对模型参数进 行优化， 最 终得到适用于该风电场的最 佳尾流模型参数； 优化调度模块， 根据得到的具有最佳尾流模型参数的尾流模型实现风电场的优化调 度。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114169614 B 3