本發(fā)明涉及風(fēng)電，尤其是涉及一種海上風(fēng)電場發(fā)電功率的計算方法、裝置及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著風(fēng)電產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展，人們已經(jīng)不再滿足于僅在陸地上建立風(fēng)力發(fā)電站，而將目光投向了廣闊的海洋。風(fēng)電具有間歇性、隨機性和波動性。風(fēng)電場出力不穩(wěn)，給電網(wǎng)調(diào)度、調(diào)峰、安全等帶來一系列問題。發(fā)電功率預(yù)測主要在于提高海上風(fēng)電場發(fā)電效率，以及配合電網(wǎng)公司調(diào)度需求滿足電網(wǎng)并網(wǎng)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)發(fā)展要求。

2、現(xiàn)有的海上風(fēng)電場發(fā)電功率的計算方法通常僅采用k-means聚類方法進行聚類處理，難以適應(yīng)復(fù)雜分布的海上風(fēng)電場數(shù)據(jù)，導(dǎo)致海上風(fēng)電場發(fā)電功率的計算精度較低。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供了一種海上風(fēng)電場發(fā)電功率的計算方法、裝置及存儲介質(zhì)，以解決現(xiàn)有的海上風(fēng)電場發(fā)電功率的計算方法通常僅采用k-means聚類方法進行聚類處理，難以適應(yīng)復(fù)雜分布的海上風(fēng)電場數(shù)據(jù)，導(dǎo)致海上風(fēng)電場發(fā)電功率的計算精度較低的技術(shù)問題。

2、本發(fā)明提供了一種海上風(fēng)電場發(fā)電功率的計算方法，包括：

3、構(gòu)建包含若干個子風(fēng)力發(fā)電場的海上風(fēng)電發(fā)電場；

4、根據(jù)安裝在所述子風(fēng)力發(fā)電場上的風(fēng)速檢測裝置檢測得到所述子風(fēng)力發(fā)電場的風(fēng)速數(shù)據(jù)，采用風(fēng)速矩陣表示所述風(fēng)速數(shù)據(jù)；

5、采用奇異譜分析法對所述風(fēng)速矩陣中的風(fēng)速時間序列進行降噪處理后，構(gòu)建得到風(fēng)速時間序列矩陣；

6、根據(jù)風(fēng)速檢測裝置所在的經(jīng)度、緯度和所述風(fēng)速時間序列中的元素構(gòu)成三維空間，其中將所述風(fēng)速時間序列中的各個元素作為所述三維空間中的一個散點，根據(jù)所有散點構(gòu)成散點圖；

7、采用dbscan聚類算法將所述散點圖中的散點進行聚類處理，得到所述散點圖的聚類數(shù)目，基于所述聚類數(shù)目采用k-means聚類算法確定每一散點簇的聚類中心；

8、基于所述每一聚類中心的經(jīng)度、緯度和風(fēng)速數(shù)據(jù)，計算得到每一風(fēng)力發(fā)電場的發(fā)電功率，根據(jù)每一風(fēng)電發(fā)電場的功率計算得到海上風(fēng)電發(fā)電場的發(fā)電功率。

9、進一步的，所述采用奇異譜分析法對所述風(fēng)速矩陣中的風(fēng)速時間序列進行降噪處理后，構(gòu)建得到風(fēng)速時間序列矩陣，包括：

10、根據(jù)所述風(fēng)速矩陣構(gòu)建軌跡矩陣；

11、對所述軌跡矩陣進行奇異值分解，得到若干個子軌跡矩陣；

12、將若干個子軌跡矩陣分為若干個不相關(guān)子矩陣；

13、通過對所述不相關(guān)子矩陣的反對角線均值化處理得到均值化風(fēng)速時間序列；

14、根據(jù)所述均值化風(fēng)速時間序列計算得到降噪后的風(fēng)速時間序列；

15、根據(jù)所述降噪后的風(fēng)速時間序列構(gòu)建風(fēng)速時間序列矩陣。

16、進一步的，在采用dbscan聚類算法將所述散點圖中的散點進行聚類處理之前，還包括：

17、基于局部方向密度方法去除所述散點圖中的孤立點。

18、進一步的，所述基于局部方向密度方法去除所述散點圖中的孤立點，包括：

19、定義所述散點圖中任意兩個點zn(i)、zn(j)與原點構(gòu)成的向量的夾角為φnnij；

20、將局部方向密度定義為：

21、

22、其中，為扇形范圍內(nèi)的散點，所述扇形范圍為以zn(i)為中心軸，以角度ψ為圓心角的扇形范圍；為散點個數(shù)，n為總散點個數(shù)；

23、在所述局部方向密度小于預(yù)設(shè)閾值時，將當(dāng)前散點判斷為孤立點。

24、進一步的，所述采用dbscan聚類算法將所述散點圖中的散點進行聚類處理，得到所述散點圖的聚類數(shù)目，包括：

25、從所述散點圖中任意選取一個散點作為起點散點，若選取的散點為邊緣點，則重新選取起點散點；

26、根據(jù)所述起點散點設(shè)定散點密度條件；

27、根據(jù)所述散點圖中滿足所述散點密度條件的散點形成一個散點簇，得到每一起點散點對應(yīng)的散點簇；

28、將所有散點簇的個數(shù)作為所述散點圖的聚類數(shù)目。

29、進一步的，所述根據(jù)所述起點散點設(shè)定散點密度條件，包括：

30、根據(jù)所述起點散點設(shè)定所述起點散點的鄰域半徑，以及在所述鄰域半徑的范圍內(nèi)的散點個數(shù)閾值。

31、進一步的，所述基于所述聚類數(shù)目采用k-means聚類算法確定每一散點簇的聚類中心，包括：

32、在所述散點圖中選取k個散點，將k個散點分別作為k個聚類的聚類中心；

33、計算散點圖中每一散點到聚類中心的歐式距離，根據(jù)所述歐式距離將每一散點分到距離最近的散點簇中；

34、根據(jù)每一散點簇內(nèi)散點的均值更新k個聚類的聚類中心，直至所述聚類中心不再發(fā)生變化。

35、本發(fā)明還提供了一種海上風(fēng)電場發(fā)電功率的計算裝置，包括：

36、海上風(fēng)電發(fā)電場構(gòu)建模塊，用于構(gòu)建包含若干個子風(fēng)力發(fā)電場的海上風(fēng)電發(fā)電場；

37、風(fēng)速數(shù)據(jù)監(jiān)測模塊，用于根據(jù)安裝在所述子風(fēng)力發(fā)電場上的風(fēng)速檢測裝置檢測得到所述子風(fēng)力發(fā)電場的風(fēng)速數(shù)據(jù)，采用風(fēng)速矩陣表示所述風(fēng)速數(shù)據(jù)；

38、風(fēng)速時間序列矩陣構(gòu)建模塊，用于采用奇異譜分析法對所述風(fēng)速矩陣中的風(fēng)速時間序列進行降噪處理后，構(gòu)建得到風(fēng)速時間序列矩陣；

39、散點圖構(gòu)建模塊，用于根據(jù)風(fēng)速檢測裝置所在的經(jīng)度、緯度和所述風(fēng)速時間序列中的元素構(gòu)成三維空間，其中將所述風(fēng)速時間序列中的各個元素作為所述三維空間中的一個散點，根據(jù)所有散點構(gòu)成散點圖；

40、聚類中心確定模塊，用于采用dbscan聚類算法將所述散點圖中的散點進行聚類處理，得到所述散點圖的聚類數(shù)目，基于所述聚類數(shù)目采用k-means聚類算法確定每一散點簇的聚類中心；

41、發(fā)電功率計算模塊，用于基于所述每一聚類中心的經(jīng)度、緯度和風(fēng)速數(shù)據(jù)，計算得到每一風(fēng)力發(fā)電場的發(fā)電功率，根據(jù)每一風(fēng)電發(fā)電場的功率計算得到海上風(fēng)電發(fā)電場的發(fā)電功率。

42、本發(fā)明還提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)包括存儲的計算機程序；其中，在所述計算機程序運行時控制所述計算機可讀存儲介質(zhì)所在設(shè)備執(zhí)行如上述的海上風(fēng)電場發(fā)電功率的計算方法。

43、本發(fā)明結(jié)合使用dbscan聚類算法和k-means聚類算法確定散點簇的聚類中心，能夠適應(yīng)風(fēng)電場數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，且能夠全面地理解風(fēng)電場在不同運行狀態(tài)下的發(fā)電特性，從而能夠有效提高海上風(fēng)電場發(fā)電功率的計算精度。

44、進一步的，本發(fā)明根據(jù)局部方向密度方法識別并去除散點圖中的離群點或噪聲數(shù)據(jù)，即孤立點，通過清除這些獨立點，能夠有效提高用于發(fā)電功率計算的數(shù)據(jù)集的質(zhì)量，從而能夠進一步提高海上風(fēng)電場發(fā)電功率的計算精度。

技術(shù)特征：

1.一種海上風(fēng)電場發(fā)電功率的計算方法，其特征在于，包括：

2.如權(quán)利要求1所述的海上風(fēng)電場發(fā)電功率的計算方法，其特征在于，所述采用奇異譜分析法對所述風(fēng)速矩陣中的風(fēng)速時間序列進行降噪處理后，構(gòu)建得到風(fēng)速時間序列矩陣，包括：

3.如權(quán)利要求1所述的海上風(fēng)電場發(fā)電功率的計算方法，其特征在于，在采用dbscan聚類算法將所述散點圖中的散點進行聚類處理之前，還包括：

4.如權(quán)利要求3所述的海上風(fēng)電場發(fā)電功率的計算方法，其特征在于，所述基于局部方向密度方法去除所述散點圖中的孤立點，包括：

5.如權(quán)利要求1所述的海上風(fēng)電場發(fā)電功率的計算方法，其特征在于，所述采用dbscan聚類算法將所述散點圖中的散點進行聚類處理，得到所述散點圖的聚類數(shù)目，包括：

6.如權(quán)利要求5所述的海上風(fēng)電場發(fā)電功率的計算方法，其特征在于，所述根據(jù)所述起點散點設(shè)定散點密度條件，包括：

7.如權(quán)利要求5所述的海上風(fēng)電場發(fā)電功率的計算方法，其特征在于，所述基于所述聚類數(shù)目采用k-means聚類算法確定每一散點簇的聚類中心，包括：

8.一種海上風(fēng)電場發(fā)電功率的計算裝置，其特征在于，包括：

9.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質(zhì)包括存儲的計算機程序；其中，在所述計算機程序運行時控制所述計算機可讀存儲介質(zhì)所在設(shè)備執(zhí)行如權(quán)利要求1-7任一項所述的海上風(fēng)電場發(fā)電功率的計算方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種海上風(fēng)電場發(fā)電功率的計算方法、裝置及存儲介質(zhì)，其中方法包括：構(gòu)建包含若干個子風(fēng)力發(fā)電場的海上風(fēng)電發(fā)電場并采集風(fēng)速數(shù)據(jù)；基于風(fēng)速數(shù)據(jù)構(gòu)成三維空間的散點圖；采用DBSCAN聚類算法將所述散點圖中的散點進行聚類處理，得到所述散點圖的聚類數(shù)目，基于所述聚類數(shù)目采用K?means聚類算法確定每一散點簇的聚類中心；基于所述每一聚類中心的經(jīng)度、緯度和風(fēng)速數(shù)據(jù)，計算得到每一風(fēng)力發(fā)電場的發(fā)電功率。本發(fā)明結(jié)合使用DBSCAN聚類算法和K?means聚類算法確定散點簇的聚類中心，能適應(yīng)風(fēng)電場數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，且全面地理解風(fēng)電場在不同運行狀態(tài)下的發(fā)電特性，從而能夠有效提高海上風(fēng)電場發(fā)電功率的計算精度。

技術(shù)研發(fā)人員：李力,林旭,劉洋,陸秋瑜,朱譽,陳玥
受保護的技術(shù)使用者：廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/10/21