(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910260622.0
(22)申请日 2019.04.02
(71)申请人 上海电气风电集团有限公司
地址 200233 上海市徐汇区漕宝路115号
(72)发明人 靳丽琴　
(74)专利代理机构 上海弼兴律师事务所 31283
代理人 薛琦　李梦男
(51)Int.Cl.
G06F 17/50(2006.01)
G06K 9/62(2006.01)
G06N 20/00(2019.01)
(54)发明名称
风电场模型的建立方法及系统、尾流值计算
方法及系统
(57)摘要
本发明公开了一种风电场模型的建立方法
及系统、尾流值计算方法及系统。

该建立方法包
括：获取风电场计算域中若干检测位置的环境风
速数据；根据环境风速数据计算所述风电场计算
域中任一位置的未受尾流影响的来流风速数据；
建立基于高斯分布的Jensen尾流模型；根据
Jensen尾流模型对来流风速数据进行处理，以计
算尾流风速数据；将来流风速数据和尾流风速数
据作为训练样本训练机器学习模型，得到风电场
模型；该风电场模型用于根据环境风速数据预测
尾流风速数据。

本发明实现了不同环境风速下的
尾流速度的准确、快速预测，相比三维CFD模型，
不需要划分叶轮处的网格，大幅降低网格数，降
低计算时间，
提高了计算效率。

权利要求书2页 说明书5页 附图2页CN 109992889 A 2019.07.09
C N 109992889
A
权　利　要　求　书1/2页CN 109992889 A
1.一种风电场模型的建立方法，其特征在于，所述建立方法包括：
获取风电场计算域中若干检测位置的环境风速数据；
根据所述环境风速数据计算所述风电场计算域中任一位置的未受尾流影响的来流风速数据；
建立基于高斯分布的Jensen尾流模型；
根据所述Jensen尾流模型对所述来流风速数据进行处理，以计算尾流风速数据；
将所述来流风速数据和所述尾流风速数据作为训练样本训练机器学习模型，得到所述风电场模型；
所述风电场模型用于根据环境风速数据预测尾流风速数据。

2.如权利要求1所述的风电场模型的建立方法，其特征在于，生成所述风电场计算域的步骤，具体包括：
获取目标区域的地理数据，并根据所述地理数据生成所述风电场计算域。

3.如权利要求1所述的风电场模型的建立方法，其特征在于，计算所述风电场计算域中任一位置的未受尾流影响的来流风速数据的步骤，具体包括：
对所述环境风速数据进行CFD计算，以获取所述风电场计算域中任一位置的未受尾流影响的来流风速数据。

4.如权利要求1所述的风电场模型的建立方法，其特征在于，所述机器学习模型为随机森林模型。

5.一种尾流值计算方法，其特征在于，所述尾流值计算方法包括：
利用权利要求1-4中任意一项所述的风电场模型的建立方法建立所述风电场模型；
获取目标位置的环境风速数据，并将所述环境风速数据输入所述风电场模型，以预测尾流风速数据。

6.一种风电场模型的建立系统，其特征在于，所述建立系统包括：
第一数据获取模块，用于获取风电场计算域中若干检测位置的环境风速数据；
计算模块，用于根据所述环境风速数据计算所述风电场计算域中任一位置的未受尾流影响的来流风速数据；
模型建立模块，用于建立基于高斯分布的Jensen尾流模型；
所述计算模块还用于根据所述Jensen尾流模型对所述来流风速数据进行处理，以计算尾流风速数据；
所述模型建立模块还用于将所述来流风速数据和所述尾流风速数据作为训练样本训练机器学习模型，得到所述风电场模型；
所述风电场模型用于根据环境风速数据预测尾流风速数据。

7.如权利要求6所述的风电场模型的建立系统，其特征在于，所述建立系统还包括：
计算域生成模块，用于获取目标区域的地理数据，并根据所述地理数据生成所述风电场计算域。

8.如权利要求6所述的风电场模型的建立系统，其特征在于，所述计算模块具体用于对所述环境风速数据进行CFD计算，以获取所述风电场计算域中任一位置的未受尾流影响的来流风速数据。

9.如权利要求6所述的风电场模型的建立系统，其特征在于，所述机器学习模型为随机
2。