用于预测风场中的风机的输出功率的方法和装置制造方法
【专利摘要】本发明的各实施方式提供了用于预测风场中的风机的输出功率的方法和装置。具体地，在本发明的一个实施方式中，提供了一种用于预测风场中的多个风机的输出功率的方法，包括：基于风场中的多个风机处的历史气象信息的相似性，将风场中的多个风机划分为至少一个分组；从至少一个分组中的分组中选择代表风机；从代表风机处的至少一个数据传感器获取测量值；以及基于测量值来预测风场中的多个风机的输出功率。在本发明的一个实施方式中，还提供了一种用于预测风场中的多个风机的输出功率的装置。采用本发明的方法和装置，可以大大降低在风场中部署各种传感器的成本。进一步，采用本发明的方法和装置，还可以提高预测的准确性。
【专利说明】用于预测风场中的风机的输出功率的方法和装置
【技术领域】
[0001] 本发明的各实施方式涉及功率预测，更具体地，涉及用于预测风场（wind farm)中 的风机（wind turbine)的输出功率的方法和装置。
【背景技术】
[0002] 风能是一种清洁、无污染并且可再生的能源，因而在全球范围的新能源建设中，风 力发电的地位变得越来越重要。由于风机的输出功率将会受到诸多因素的制约，因而通常 难以准确预测风场中各个风机的输出功率。另外，风机的输出功率通常具有非线性、变化 快、不可控等特点，因而风场向主干电网的输出功率容易出现波动。
[0003] 风机的输出功率通常依赖于风场当地的气象要素，并且风场通常地处偏远地区， 而由气象局提供的气象数据通常不能覆盖风场的周边环境。另外，风场处的气象要素还 会受到其他条件的制约（例如，风场内局部地形起伏或者风机本身转动对于气流的影响， 等），即使由气象局提供了风场区域的天气预报，该天气预报也并不能完全准确地反映风场 处的气象条件。
[0004] 目前已经提出了通过向风场中的多个风机处部署传感器，并且利用由这些传感器 所采集到的样本数据来估算风场中风机的整体输出功率的技术方案，然而该技术方案仍然 存在诸多缺陷。一方面，部署传感器需要导致大量的人力、物力和时间成本；另一方面，由于 风场中的风机的工作状态可能存在较大差异，因而基于样本数据预测的整体输出功率可能 会存在较大的误差。
[0005] 功率预测中的误差一方面会造成电场的总体输出功率不稳定，与发电计划偏差较 大，并对主干电网的造成冲击，另一方面，还会因为电场的输出功率没有满足预期数值而导 致电场受到诸如罚款等惩罚性措施的制裁。因而，如何准确地预测风场中风机（例如，部分 或者全部风机）在特定时段内的输出功率，已经成为目前的一个研究热点。
【发明内容】
[0006] 鉴于现有技术中的问题和不足，期望开发出一种能够基于风场中的风机中的相似 性来预测风场中风机的输出功率的技术方案，期望该技术方案能够充分考虑风场中各个风 机处的气象信息的相似性，并且利用这些相似性来减少功率预测中所需要的传感器的种类 和数量。进一步，还期望可以基于各个相似风机的输出功率等属性来调整功率预测模型，以 便更准确地预测风场中风机的输出功率。为此，本发明的各实施方式提供了用于预测风场 中的风机的输出功率的方法和装置。
[0007] 根据本发明的一个方面，提供了一种用于预测风场中的多个风机的输出功率的方 法，包括：基于风场中的多个风机处的历史气象信息的相似性，将风场中的多个风机划分为 至少一个分组；从至少一个分组中的分组中选择代表风机；从代表风机处的至少一个数据 传感器获取测量值；以及基于测量值来预测风场中的多个风机的输出功率。
[0008] 根据本发明的一个方面，基于风场中的多个风机处的历史气象信息的相似性，将 风场中的多个风机划分为至少一个分组进一步包括：在至少一个分组的一个分组中，响应 于预定比例的风机不满足分组规则，调整至少一个分组。
[0009] 根据本发明的一个方面，基于测量值来预测风场中的多个风机的输出功率包括： 基于测量值来预测多个代表风机的输出功率；以及基于多个代表风机的输出功率来计算风 场中的多个风机的输出功率。
[0010] 根据本发明的一个方面，基于多个代表风机的输出功率来计算风场中的多个风机 的输出功率包括：计算多个代表风机中每个代表风机的权重因子，权重因子表示代表风机 的输出功率与风场中的多个风机的输出功率之间的关联关系；以及基于多个代表风机中每 个代表风机的权重因子和输出功率，来计算风场中的多个风机的输出功率。
[0011] 根据本发明的一个方面，提供了一种用于预测风场中的多个风机的输出功率的装 置，包括：划分模块，配置用于基于风场中的多个风机处的历史气象信息的相似性，将风场 中的多个风机划分为至少一个分组；选择模块，配置用于从至少一个分组中的分组中选择 代表风机；获取模块，配置用于从代表风机处的至少一个数据传感器获取测量值；以及预 测模块，配置用于基于测量值来预测风场中的多个风机的输出功率。
[0012] 根据本发明的一个方面，划分模块进一步包括：调整模块，配置用于在至少一个分 组的一个分组中，响应于预定比例的风机不满足分组规则，调整至少一个分组。
[0013] 根据本发明的一个方面，预测模块包括：代表功率预测模块，配置用于基于测量值 来预测多个代表风机的输出功率；以及总功率预测模块，配置用于基于多个代表风机的输 出功率来计算风场中的多个风机的输出功率。
[0014] 根据本发明的一个方面，总功率预测模块包括：权重计算模块，配置用于计算多个 代表风机中每个代表风机的权重因子，权重因子表示代表风机的输出功率与风场中的多个 风机的输出功率之间的关联关系；以及预测校正模块，配置用于基于多个代表风机中每个 代表风机的权重因子和输出功率，来计算风场中的多个风机的输出功率。
[0015] 采用根据本发明的实施方式所述的方法和装置，可以仅在具有相似性的多个风机 中的代表风机处部署传感器，进而可以大大降低部署传感器时所需的各项成本。另外，采用 本发明的实施方式所述的技术方案，还可以基于各个代表风机之间的关联关系，动态地调 整功率预测模型中各个风机的权重因子，以实现准确地预测风场中风机的输出功率。
【专利附图】
【附图说明】
[0016] 结合附图并参考以下详细说明，本发明各实施方式的特征、优点及其他方面将变 得更加明显。本发明附图中，相同的标号表示相同或相似的元素。在附图中：
[0017] 图1示意性示出了适于实现本发明实施方式的示例性计算系统的框图；
[0018] 图2示意性示出了风场中的各种设备的示意图；
[0019] 图3示意性示出了根据本发明一个实施方式的、基于风机处的历史气象信息来将 风场中的风机划分为分组的示意图；
[0020] 图4示意性示出了根据本发明一个实施方式的、用于预测风场中的多个风机的输 出功率的方法的流程图；
[0021] 图5示意性示出了根据本发明一个实施方式的、计算风场中各个风机处的历史气 象信息的方法的流程图；
[0022] 图6示意性示出了根据本发明一个实施方式的、对风机分组进行调整的方法的流 程图；
[0023] 图7示意性示出了根据本发明一个实施方式的、风速与风机的输出功率之间关系 的曲线图；以及
[0024] 图8示意性示出了根据本发明一个实施方式的、用于预测风场中的多个风机的输 出功率的装置的框图。
【具体实施方式】
[0025] 下面将参照附图更详细地描述本公开的优选实施方式。虽然附图中显示了本公开 的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方 式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的 范围完整地传达给本领域的技术人员。
[0026] 所属【技术领域】的技术人员知道，本发明可以实现为系统、方法或计算机程序产品。 因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：可以是完全的硬件、也可以是完全的软件（包 括固件、驻留软件、微代码等），还可以是硬件和软件结合的形式，本文一般称为"电路"、"模 块"或"系统"。此外，在一些实施例中，本发明还可以实现为在一个或多个计算机可读介质 中的计算机程序产品的形式，该计算机可读介质中包含计算机可读的程序代码。
[0027] 可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计 算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是--但不限 于--电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算 机可读存储介质的更具体的例子（非穷举的列表）包括：具有一个或多个导线的电连接、便 携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器（RAM)、只读存储器（ROM)、可擦式可编程只读存储 器（EPROM或闪存）、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器（CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、 或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程 序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
[0028] 计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号， 其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括--但 不限于--电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是 计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者 传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
[0029] 计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括--但不限 于--无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
[0030] 可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机 程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言-诸如Java、Smalltalk、C++， 还包括常规的过程式程序设计语言-诸如"C"语言或类似的程序设计语言。程序代码可以 完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部 分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在 涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络--包括局域网（LAN)或 广域网（WAN)-连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提 供商来通过因特网连接）。
[0031] 下面将参照本发明实施例的方法、装置（系统）和计算机程序产品的流程图和/ 或框图描述本发明。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各 方框的组合，都可以由计算机程序指令实现。这些计算机程序指令可以提供给通用计算机、 专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，这些计算机程序 指令通过计算机或其他可编程数据处理装置执行，产生了实现流程图和/或框图中的方框 中规定的功能/操作的装置。
[0032] 也可以把这些计算机程序指令存储在能使得计算机或其他可编程数据处理装置 以特定方式工作的计算机可读介质中，这样，存储在计算机可读介质中的指令就产生出一 个包括实现流程图和/或框图中的方框中规定的功能/操作的指令装置（instruction means)的制造品（manufacture) 〇
[0033] 也可以把计算机程序指令加载到计算机、其他可编程数据处理装置、或其他设备 上，使得在计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上执行一系列操作步骤，以产生计 算机实现的过程，从而使得在计算机或其他可编程装置上执行的指令能够提供实现流程图 和/或框图中的方框中规定的功能/操作的过程。
[0034] 图1示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性计算机系统/服务器12的框 图。图1显示的计算机系统/服务器12仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使 用范围带来任何限制。
[0035] 如图1所示，计算机系统/服务器12以通用计算设备的形式表现。计算机系统 /服务器12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16,系统存储器 28,连接不同系统组件（包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。
[0036] 总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器， 外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举 例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构（ISA)总线，微通道体系结构（MAC) 总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会（VESA)局域总线以及外围组件互连（PCI)总线。
[0037] 计算机系统/服务器12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是 任何能够被计算机系统/服务器12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动 的和不可移动的介质。
[0038] 系统存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存 取存储器（RAM) 30和/或高速缓存存储器32。计算机系统/服务器12可以进一步包括其 他可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统34 可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质（图1未显示，通常称为"硬盘驱动器"）。尽管 图1中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘（例如"软盘"）读写的磁盘驱动器， 以及对可移动非易失性光盘（例如⑶-ROM，DVD-ROM或者其他光介质）读写的光盘驱动器。 在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28 可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组（例如至少一个）程序模块，这些程序模 块被配置以执行本发明各实施例的功能。
[0039] 具有一组（至少一个）程序模块42的程序/实用工具40,可以存储在例如存储器 28中，这样的程序模块42包括--但不限于--操作系统、一个或者多个应用程序、其他 程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程 序模块42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
[0040] 计算机系统/服务器12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、 显示器24等）通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机系统/服务器12交互的 设备通信，和/或与使得该计算机系统/服务器12能与一个或多个其他计算设备进行通信 的任何设备（例如网卡，调制解调器等等）通信。这种通信可以通过输入/输出（I/O)接 口 22进行。并且，计算机系统/服务器12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络 (例如局域网（LAN)，广域网（WAN)和/或公共网络，例如因特网）通信。如图所示，网络适 配器20通过总线18与计算机系统/服务器12的其他模块通信。应当明白，尽管图中未示 出，可以结合计算机系统/服务器12使用其他硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代 码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存 储系统等。
[0041] 应当注意，图1仅仅示意性示出了可以用于实现本发明中各个实施方式的计算系 统的示意图。本领域技术人员可以理解，该计算系统可以由当前风机中现有的计算设备来 实现，或者可以通过引入附加计算设备来实现，还可以由风机中的现有计算设备和新增的 附加设备一起实现本发明。
[0042] 图2示意性示出了风场中各种设备的示意图200。如图2所示，风场210中可以 包括如黑色圆点所示的多个风机220,这些风机通常以不规则形式分布在诸如平原、海平面 等具有丰富风力资源的地区。多个风机离散地分布在风场210范围内，并且风场的形状通 常也是不规则的。另外，在风场210中可以部署一个或者多个（在小型风场中通常只有一 个）测风塔230,其上可以安装有用于监视风场内的气象要素的传感器。
[0043] 根据一个解决方案，需要在风场210中的多个风机220处安装多种类型的传感器 以便实时地采集数据。例如，传感器可以包括但不限于用于测量风机的实时功率的功率传 感器，用于测量风机处的气象要素（例如，温度、湿度、气压、风速以及风向）的传感器，用于 监控风机的运行状态的传感器，等等。在本发明的上下文中，风机的典型运行状态可以包括 但不限于：启动（START)、故障（ERROR)、初始化（INIT)、待风（READY)、发电（PRODUCTION)， 等等。
[0044] 应当注意，可以将部署传感器的位置称作采集点。例如，在一个采集点处可以设置 一个温度传感器，在另一采集点处可以设置一个功率传感器，等等。按照现有的解决方案， 由于预先并不知晓应当将采集点分布在哪些位置，因而需要在整个风场中部署大量传感 器，才能保证功率预测的准确性。通常，部署传感器的开销依赖于采集点的数量，并且当已 经在采集点处安装了传感器之后很难再次调整采集点的位置和/或传感器的类型。因而， 期望提出一种可以预先确定采集点的位置并且尽量减少传感器数量的技术方案，同时还期 望该技术方案能够保持功率预测的准确性。
[0045] 图3示意性示出了根据本发明一个实施方式的、基于风机处历史气象信息来将风 场中的风机划分为分组的示意图300。如图3所示，风场310中包括测风塔330和多个风机 320,在此可以基于该风场中的多个风机处的历史气象信息的相似性，将风场中的多个风机 划分为至少一个分组340 (尽管图3中未示出，还可以存在其他分组）。
[0046] 由于每个分组中的风机处的历史气象信息是相似的，由此可以认为这些风机处未 来的气象信息也是相似的。因而，为简化操作，可以从分组中选取代表风机并且在代表风机 处部署传感器，以获取代表分组内的各个风机的代表测量值。以此方式，可以大大降低采集 点的数量进而降低功率预测的各项开销。
[0047] 在本发明的一个实施方式中，提出了一种用于预测风场中的多个风机的输出功率 的方法，包括：基于风场中的多个风机处的历史气象信息的相似性，将风场中的多个风机划 分为至少一个分组；从至少一个分组中的分组中选择代表风机；从代表风机处的至少一个 数据传感器获取测量值；以及基于测量值来预测风场中的多个风机的输出功率。
[0048] 现在参见图4来详细说明本发明的【具体实施方式】。图4示意性示出了根据本发明 一个实施方式的、用于预测风场中的多个风机的输出功率的方法的流程图400。具体地，在 步骤S402中，基于风场中的多个风机处的历史气象信息的相似性，将风场中的多个风机划 分为至少一个分组。在此实施方式中，历史气象信息是指在过去的某个时间段期间、在各个 风机处的气象信息，例如可以包括风速、风向、温度、湿度、大气压等诸多方面的数据。
[0049] 应当注意，在本发明的各个实施方式中，并不具体限定以何种方式获取这些历史 气象信息。例如，对于其中部署有传感器的风机，可以从传感器中直接获取历史气象信息； 而对于那些其上没有部署传感器的风机，则可以估算该风机处的历史气象信息。在下文中 将参见图5详细说明如何进行估算。
[0050] 在步骤S404中，从至少一个分组中的分组中选择代表风机。由于分组中的风机的 历史气象信息都具有一定程度的相似性，因而可以从分组中选择一个代表风机，并且认为 该代表风机处的气象信息可以作为整个分组中的全部风机处的气象信息的典型代表。
[0051] 在步骤S406中，从代表风机处的至少一个数据传感器获取测量值。该代表风机处 可以部署有多个传感器，例如，气象传感器、功率传感器和风机状态传感器等等，因而所获 取的测量值可以包括气象数据、风机的输出功率、风机状态等等。
[0052] 在步骤S408中，基于测量值来预测风场中的多个风机的输出功率。针对特定类型 的风机，由于风机的输出功率主要依赖于风机处的当前气象要素，因而可以首先基于测量 值来计算各个代表风机的功率预测值，继而预测整个风场中的多个风机的输出功率。
[0053] 作为简单示例，可以将每个代表风机的功率预测值乘以代表风机所在分组中的风 机的数量，以计算每个分组中的风机的分组功率预测值，继而对各个分组功率预测值进行 求和，来计算风场中的多个风机的总体输出功率的预测值。或者，本领域技术人员还可以基 于分组中的风机的相似性，来估算每个风机的输出功率继而计算分组功率预测值和总体输 出功率。
[0054] 在本发明的一个实施方式中，还可以将风场中的全部风机或者一部分风机划分为 多个分组，并且从每个分组的代表风机处的数据传感器获取测量值，继而基于该测量值来 预测风场中的多个风机的输出功率。
[0055] 在本发明的一个实施方式中，进一步包括：基于风况模型以及风场处的历史观测 值来计算历史气象信息。具体地，将参见图5描述如何计算历史气象信息。图5示意性示 出了根据本发明一个实施方式的、计算风场中各个风机处的历史气象信息的方法的流程 图500。首先，在步骤S502处，采集风场的地理信息以及风场处的历史观测值。风场的地 理信息是指风场处的环境信息，例如可以包括地形信息（例如，以数字高程模型（Digital Elevation Model, DEM)格式表示）、地表信息等等。
[0056] 接着，在步骤S504中，基于天气预报模型来建立风场处的风况模型。在此实施方 式中，天气预报模型可以是数值天气预报（Numerical Weather Prediction, NWP)模型。 该模型是目前的一种较为流行的形式，它的出现全面改变了依靠人工经验来推测未来天气 变化的传统局面，从而把"主观定性预报（Subjective Forecast) "提升到"客观定量预报 (Objective Forecast) "的水平，并且提供较高时空分辨率的预测。
[0057] 数值天气预报模型可以是基于网格（grid)的模型，并且可以具有不同的网格精 度。该模型可以基于网格中的某些格点处的气象数据来生成其他位置处的气象数据，因而 可以基于数值天气预报模型来建立风场中的风况模型。利用所生成的风况模型，可以通过 考虑两个位置周围环境的地理信息等因素，基于一个地理位置处的气象信息来估计另一地 理位置处的气象信息。
[0058] 在步骤S506中，基于历史观测值和风况模型，计算风场中的各个风机处的历史气 象信息。应当注意，可以实现基于在风场内的一个或者多个位置的历史观测值，来估计其他 位置处（例如，多个风机处）的气象信息。例如，可以基于在过去时间段0-T期间在测风塔 处的气象要素传感器的测量值，来计算在过去时间段0-T期间的各个风机处的气象信息。
[0059] 例如，该风况模型可以基于在时间t时，在测风塔处或者其他位置处测量的气象 信息，来获取在各个风机（例如，风机i)处的气象信息W i>t。具体地，气象信息Wi>t可以表 示为如下函数：Wi,t = f (V，d, t, h, pr)。其中v表示风速，d表示风向，t表示温度，h表示 相对湿度，而pr表示大气压强。针对风机i，可以基于天气预报模型获得在时间0-T期间的 气象信息：
[0060]
【权利要求】
1. 一种用于预测风场中的多个风机的输出功率的方法，包括： 基于所述风场中的所述多个风机处的历史气象信息的相似性，将所述风场中的所述多 个风机划分为至少一个分组； 从所述至少一个分组中的分组中选择代表风机； 从所述代表风机处的至少一个数据传感器获取测量值；以及 基于所述测量值来预测所述风场中的多个风机的输出功率。
2. 根据权利要求1所述的方法，进一步包括： 基于风况模型以及所述风场处的历史观测值来计算所述历史气象信息。
3. 根据权利要求1所述的方法，其中基于所述风场中的所述多个风机处的历史气象信 息的相似性，将所述风场中的所述多个风机划分为至少一个分组包括： 基于多个风机处的历史气象信息构造相似性矩阵；以及 通过聚类将所述多个风机划分为至少一个分组。
4. 根据权利要求1-3中任一项所述的方法，基于所述风场中的所述多个风机处的历史 气象信息的相似性，将所述风场中的所述多个风机划分为至少一个分组进一步包括： 在所述至少一个分组的一个分组中，响应于预定比例的风机不满足分组规则，调整所 述至少一个分组。
5. 根据权利要求4所述的方法，其中所述分组规则至少包括以下任一项： 所述分组中的风机之间的距离小于预定距离；以及 所述分组中的风机的型号相一致。
6. 根据权利要求4所述的方法，其中在所述至少一个分组的一个分组中，响应于预定 比例的风机不满足分组规则，调整所述至少一个分组包括： 按照所述分组中的风机是否满足所述分组规则来调整风机之间的相似性；以及 基于所述经调整的相似性，将所述风场中的多个风机划分为新的分组。
7. 根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其中基于所述测量值来预测所述风场中的 多个风机的输出功率包括： 基于所述测量值来预测所述多个代表风机的输出功率；以及 基于多个代表风机的输出功率来计算所述风场中的多个风机的输出功率。
8. 根据权利要求7所述的方法，其中基于多个代表风机的输出功率来计算所述风场中 的多个风机的输出功率包括： 计算所述多个代表风机中每个代表风机的权重因子，所述权重因子表示所述代表风机 的输出功率与所述风场中的多个风机的输出功率之间的关联关系；以及 基于所述多个代表风机中每个代表风机的所述权重因子和所述输出功率，来计算所述 风场中的多个风机的输出功率。
9. 根据权利要求8所述的方法，其中计算所述多个代表风机的权重因子包括，基于以 下中的至少一项来计算所述多个代表风机的权重因子： 所述多个代表风机中的每一个的输出功率与所述风场中的多个风机的输出功率之间 的相关性； 所述多个代表风机中的两个代表风机的输出功率的相关性；以及 所述多个代表风机中的两个代表风机的运行状态的相关性。
10. 根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其中所述数据传感器至少包括以下中的 任一项：气象传感器、风机状态传感器以及风机输出功率传感器。
11. 一种用于预测风场中的多个风机的输出功率的装置，包括： 划分模块，配置用于基于所述风场中的所述多个风机处的历史气象信息的相似性，将 所述风场中的所述多个风机划分为至少一个分组； 选择模块，配置用于从所述至少一个分组中的分组中选择代表风机； 获取模块，配置用于从所述代表风机处的至少一个数据传感器获取测量值；以及 预测模块，配置用于基于所述测量值来预测所述风场中的多个风机的输出功率。
12. 根据权利要求11所述的装置，进一步包括： 计算模块，配置用于基于风况模型以及所述风场处的历史观测值来计算所述历史气象 信息。
13. 根据权利要求11所述的装置，其中所述划分模块包括： 构造模块，配置用于基于多个风机处的历史气象信息构造相似性矩阵；以及 分组模块，配置用于通过聚类将所述多个风机划分为至少一个分组。
14. 根据权利要求11-13中任一项所述的装置，所述划分模块进一步包括： 调整模块，配置用于在所述至少一个分组的一个分组中，响应于预定比例的风机不满 足分组规则，调整所述至少一个分组。
15. 根据权利要求14所述的装置，其中所述分组规则至少包括以下任一项： 所述分组中的风机之间的距离小于预定距离；以及 所述分组中的风机的型号相一致。
16. 根据权利要求14所述的装置，其中所述调整模块包括： 相似性调整模块，配置用于按照所述分组中的风机是否满足所述分组规则来调整风机 之间的相似性；以及 更新模块，配置用于基于所述经调整的相似性，将所述风场中的多个风机划分为新的 分组。
17. 根据权利要求11-13中任一项所述的装置，其中所述预测模块包括： 代表功率预测模块，配置用于基于所述测量值来预测所述多个代表风机的输出功率； 以及 总功率预测模块，配置用于基于多个代表风机的输出功率来计算所述风场中的多个风 机的输出功率。
18. 根据权利要求17所述的装置，其中所述总功率预测模块包括： 权重计算模块，配置用于计算所述多个代表风机中每个代表风机的权重因子，所述权 重因子表示所述代表风机的输出功率与所述风场中的多个风机的输出功率之间的关联关 系；以及 预测校正模块，配置用于基于所述多个代表风机中每个代表风机的所述权重因子和所 述输出功率，来计算所述风场中的多个风机的输出功率。
19. 根据权利要求18所述的装置，其中所述权重计算模块包括：聚合模块，配置用于基 于以下中的至少一项来计算所述多个代表风机的权重因子： 所述多个代表风机中的每一个的输出功率与所述风场中的多个风机的输出功率之间 的相关性； 所述多个代表风机中的两个代表风机的输出功率的相关性；以及 所述多个代表风机中的两个代表风机的运行状态的相关性。
20.根据权利要求11-13中任一项所述的装置，其中所述数据传感器至少包括以下中 的任一项：气象传感器、风机状态传感器以及风机输出功率传感器。
【文档编号】G06Q10/04GK104217247SQ201310264116
【公开日】2014年12月17日 申请日期:2013年5月29日 优先权日:2013年5月29日
【发明者】芮晓光, 白鑫鑫, 张盟, 王海峰, 尹文君, 董进 申请人:国际商业机器公司