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1、(10)申请公布号 CN 104008305 A (43)申请公布日 2014.08.27 C N 1 0 4 0 0 8 3 0 5 A (21)申请号 201410256234.2 (22)申请日 2014.06.11 G06F 19/00(2011.01) (71)申请人国家电网公司 地址 100031 北京市西城区西长安街86号 申请人国网甘肃省电力公司 甘肃省电力公司风电技术中心 (72)发明人汪宁渤 路亮 丁坤 赵龙 乔颖 鲁宗相 李剑楠 (74)专利代理机构北京中恒高博知识产权代理 有限公司 11249 代理人姜万林 (54) 发明名称 用于千万千瓦风电基地的可发电风资源分布 估。
2、计方法 (57) 摘要 本发明公开了用于千万千瓦风电基地的可发 电风资源分布估计方法，主要包括：假设待测风 电基地共有N座测风塔，获取每个测风塔T i (i 1,2,.,N)前预设小时数的历史风速数据；在每 个整小时点根据前预设小时数的测风塔风速均值 之差对测风塔进行最短距离聚类，找到待求点与 所有测风塔T i (i1,2,.,N)的地理距离R i 最 小的测风塔T i (i1,2,.,N)；确定测风塔T i 所 在组别中的其他测风塔，对选取的测风塔用反距 离加权方法插值得到未知点的风速风向估计值。 本发明所述用于千万千瓦风电基地的可发电风资 源分布估计方法，可以克服现有技术中风资源利 用率低。
3、、供电可靠性差和电力系统运行稳定性差 等缺陷，以实现风资源利用率高、供电可靠性好和 电力系统运行稳定性好的优点。 (51)Int.Cl. 权利要求书3页 说明书6页 附图1页 (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 权利要求书3页 说明书6页 附图1页 (10)申请公布号 CN 104008305 A CN 104008305 A 1/3页 2 1.用于千万千瓦风电基地的可发电风资源分布估计方法，其特征在于，主要包括： a、假设待测风电基地共有N座测风塔，获取每个测风塔T i (i1,2,.,N)前预设小 时数的历史风速数据； b、在每个整小时点根据前预设小时数的测风塔风速。
4、均值之差对测风塔进行最短距离 聚类，找到待求点与所有测风塔T i (i1,2,.,N)的地理距离R i 最小的测风塔T i (i 1,2,.,N)； c、确定测风塔T i 所在组别中的其他测风塔，对选取的测风塔用反距离加权方法插值得 到未知点的风速风向估计值。 2.根据权利要求1所述的用于千万千瓦风电基地的可发电风资源分布估计方法，其特 征在于，在步骤b中，还包括： 根据各测风塔的经纬度坐标及待求点的经纬度坐标，计算待求点与所有测风塔T i (i 1,2,.,N)的地理距离R i 。 3.根据权利要求2所述的用于千万千瓦风电基地的可发电风资源分布估计方法，其特 征在于，所述计算待求点与所有测风。
5、塔T i (i1,2,.,N)的地理距离R i 的操作，具体包 括： 设待测点坐标为(x k ,y k )，已知测点坐标为(x i ,y i )，其中i1,2,.,N，N为测风塔个 数，则待测点到第i座测风塔的地理距离为： 4.根据权利要求3所述的用于千万千瓦风电基地的可发电风资源分布估计方法，其 特征在于，所述找到待求点与所有测风塔T i (i1,2,.,N)的地理距离R i 最小的测风塔 T i (i1,2,.,N)的操作，具体包括： 求min R i ，所对应的测风塔即为待测点到第i座测风塔的地理距离R i 最小的测风塔。 5.根据权利要求1-4中任一项所述的用于千万千瓦风电基地的可发电。
6、风资源分布估 计方法，其特征在于，在步骤b中，所述在每个整小时点根据前预设小时数的测风塔风速均 值之差对测风塔进行最短距离聚类的操作，具体包括： 首先，定义类与类的距离为两类中所有个体之间距离的最小值； 其次，构造待聚类的m个元素的距离矩阵(mm)，然后在此矩阵的非对角元素中，对距 离最小的对象G p 和G q 进行归并，得到新类G r G p ,G q ； 再次，按公式d rk mind pk ,d qk (kp,q)计算新类G r 与原来各类之间的距离，如此可 得到一个新的(m-1)阶距离矩阵； 最后，回到第二步，直到类别数量满足要求，聚类算法终止。 6.根据权利要求5所述的用于千万千瓦风。
7、电基地的可发电风资源分布估计方法，其特 征在于，所述对距离最小的对象G p 和G q 进行归并，得到新类G r G p ,G q 的操作，具体包括： 根据最短距离聚类法的定义，类与类的距离为两类中所有个体之间距离的最小值，那 么类G p 和类G q 之间的距离D pq 则表示为： 权 利 要 求 书CN 104008305 A 2/3页 3 在此基础上，构造待聚类的m个元素的距离矩阵(mm)，然后在此矩阵的非对角元素 中，对距离最小的对象G p 和G q 进行归并，得到新类G r G p ,G q 。 7.根据权利要求5所述的用于千万千瓦风电基地的可发电风资源分布估计方法，其特 征在于，在步骤。
8、b中，所述在每个整小时点根据前预设小时数的测风塔风速均值之差对测 风塔进行最短距离聚类的操作，具体还包括： 风速数据相关性计算方法为：两个测风塔的风速序列看作两个随机变量X、Y，则相关 系数如下式所示： 8.根据权利要求1-4中任一项所述的用于千万千瓦风电基地的可发电风资源分布估 计方法，其特征在于，在步骤c中，所述确定测风塔T i 所在组别中的其他测风塔的操作，具 体包括： 根据每次的聚类结果，获得每个测风塔所属的组别，确定该组别中的其他测风塔。 9.根据权利要求1-4中任一项所述的用于千万千瓦风电基地的可发电风资源分布估 计方法，其特征在于，在步骤c中，所述反距离加权方法具体是以待求点到已。
9、知点距离的函 数作为权重函数，对已知点的数据进行加权得到待求点的估计值； 所述权重函数W(r)有多种形式，包括： W(r)1/r 2 ； 其中，r为未知点与已知点之间的距离，R为影响半径，表示距离超过该半径的已知点 对未知点的数据没有参考价值，m是大于1的整数；显然，在这种插值方法中，已知点离未知 点越近，则权重越大。 10.根据权利要求9所述的用于千万千瓦风电基地的可发电风资源分布估计方法，其 特征在于，在步骤c中，所述对选取的测风塔用反距离加权方法插值得到未知点的风速风 向估计值的操作，具体包括： 充分利用了“距离越近，资源特点相似性越高”的规律，采用W(r)1/r 2 的形式进行建 模；。
10、于是，U、V两个方向即x、y方向的插值风速矢量表示为： 权 利 要 求 书CN 104008305 A 3/3页 4 权 利 要 求 书CN 104008305 A 1/6页 5 用于千万千瓦风电基地的可发电风资源分布估计方法 技术领域 0001 本发明涉及大型风电基地风资源分析技术领域，具体地，涉及用于千万千瓦风电 基地的可发电风资源分布估计方法。 背景技术 0002 我国自然资源分布禀赋决定了大型风电基地多数位于远离负荷中心且当地没有 大型电源支撑的区域，大规模风电集中并网导致输电线路功率大幅波动给电力系统安全稳 定运行带来巨大挑战。由于风电场建设速度普遍快于电网建设速度，在风电规模化高速。
11、开 发的背景下，我国多数大型风电基地出现弃风限电问题。 0003 对大型风电基地的可发电风资源分布情况进行分析评估，有助于合理进行风电场 规划，同时，可提前1-2年规划并建设配套输变电工程，有效提高风资源利用率、减少弃风 限电，从而促进新能源的健康持续发展。针对千万千瓦级大型风电基地可发电风资源分析 问题，未见相关专利申请。 0004 在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术中至少存在风资源利用率低、供电 可靠性差和电力系统运行稳定性差等缺陷。 发明内容 0005 本发明的目的在于，针对上述问题，提出用于千万千瓦风电基地的可发电风资源 分布估计方法，以实现风资源利用率高、供电可靠性好和电力系统。
12、运行稳定性好的优点。 0006 为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：用于千万千瓦风电基地的可发电风 资源分布估计方法，主要包括： 0007 a、假设待测风电基地共有N座测风塔，获取每个测风塔T i (i1,2,.,N)前预 设小时数的历史风速数据； 0008 b、在每个整小时点根据前预设小时数的测风塔风速均值之差对测风塔进行最短 距离聚类，找到待求点与所有测风塔T i (i1,2,.,N)的地理距离R i 最小的测风塔T i (i 1,2,.,N)； 0009 c、确定测风塔T i 所在组别中的其他测风塔，对选取的测风塔用反距离加权方法插 值得到未知点的风速风向估计值。 0010 进一步地。
13、，在步骤b中，还包括： 0011 根据各测风塔的经纬度坐标及待求点的经纬度坐标，计算待求点与所有测风塔 T i (i1,2,.,N)的地理距离R i 。 0012 进一步地，所述计算待求点与所有测风塔T i (i1,2,.,N)的地理距离R i 的操 作，具体包括： 0013 设待测点坐标为(x k ,y k )，已知测点坐标为(x i ,y i )，其中i1,2,.,N，N为测风 塔个数，则待测点到第i座测风塔的地理距离为 说 明 书CN 104008305 A 2/6页 6 0014 0015 进一步地，所述找到待求点与所有测风塔T i (i1,2,.,N)的地理距离R i 最小 的测风塔。
14、T i (i1,2,.,N)的操作，具体包括： 0016 求minR i ，所对应的测风塔即为待测点到第i座测风塔的地理距离R i 最小的测风 塔。 0017 进一步地，在步骤b中，所述在每个整小时点根据前预设小时数的测风塔风速均 值之差对测风塔进行最短距离聚类的操作，具体包括： 0018 首先，定义类与类的距离为两类中所有个体之间距离的最小值； 0019 其次，构造待聚类的m个元素的距离矩阵(mm)，然后在此矩阵的非对角元素中， 对距离最小的对象G p 和G q 进行归并，得到新类G r G p ,G q ； 0020 再次，按公式d rk mind pk ,d qk (kp,q)计算新类G。
15、 r 与原来各类之间的距离，如 此可得到一个新的(m-1)阶距离矩阵； 0021 最后，回到第二步，直到类别数量满足要求，聚类算法终止。 0022 进一步地，所述对距离最小的对象G p 和G q 进行归并，得到新类G r G p ,G q 的操 作，具体包括： 0023 根据最短距离聚类法的定义，类与类的距离为两类中所有个体之间距离的最小 值，那么类G p 和类G q 之间的距离D pq 则表示为： 0024 0025 在此基础上，构造待聚类的m个元素的距离矩阵(mm)，然后在此矩阵的非对角 元素中，对距离最小的对象G p 和G q 进行归并，得到新类G r G p ,G q 。 0026 进。
16、一步地，在步骤b中，所述在每个整小时点根据前预设小时数的测风塔风速均 值之差对测风塔进行最短距离聚类的操作，具体还包括： 0027 风速数据相关性计算方法为：两个测风塔的风速序列看作两个随机变量X、Y，则 相关系数如下式所示： 0028 0029 进一步地，在步骤c中，所述确定测风塔T i 所在组别中的其他测风塔的操作，具体 包括： 0030 根据每次的聚类结果，获得每个测风塔所属的组别，确定该组别中的其他测风塔。 0031 进一步地，在步骤c中，所述反距离加权方法具体是以待求点到已知点距离的函 数作为权重函数，对已知点的数据进行加权得到待求点的估计值； 0032 所述权重函数W(r)有多种形。
17、式，包括： 说 明 书CN 104008305 A 3/6页 7 0033 0034 W(r)1/r 2 ； 0035 其中，r为未知点与已知点之间的距离，R为影响半径，表示距离超过该半径的已 知点对未知点的数据没有参考价值，m是大于1的整数；显然，在这种插值方法中，已知点离 未知点越近，则权重越大。 0036 进一步地，在步骤c中，所述对选取的测风塔用反距离加权方法插值得到未知点 的风速风向估计值的操作，具体包括： 0037 充分利用了“距离越近，资源特点相似性越高”的规律，采用W(r)1/r 2 的形式进 行建模；于是，U、V两个方向即x、y方向的插值风速矢量表示为： 0038 0039 。
18、0040 本发明各实施例的用于千万千瓦风电基地的可发电风资源分布估计方法，由于主 要包括：假设待测风电基地共有N座测风塔，获取每个测风塔T i (i1,2,.,N)前预设小 时数的历史风速数据；在每个整小时点根据前预设小时数的测风塔风速均值之差对测风塔 进行最短距离聚类，找到待求点与所有测风塔T i (i1,2,.,N)的地理距离R i 最小的测 风塔T i (i1,2,.,N)；确定测风塔T i 所在组别中的其他测风塔，对选取的测风塔用反 距离加权方法插值得到未知点的风速风向估计值；从而可以克服现有技术中风资源利用率 低、供电可靠性差和电力系统运行稳定性差的缺陷，以实现风资源利用率高、供电可。
19、靠性好 和电力系统运行稳定性好的优点。 0041 本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变 得显而易见，或者通过实施本发明而了解。 0042 下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。 附图说明 0043 附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实 说 明 书CN 104008305 A 4/6页 8 施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中： 0044 图1为本发明用于千万千瓦风电基地的可发电风资源分布估计方法的流程示意 图。 具体实施方式 0045 以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解。
20、，此处所描述的优选实 施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。 0046 根据本发明实施例，如图1所示，提供了用于千万千瓦风电基地的可发电风资源 分布估计方法。 0047 本实施例的用于千万千瓦风电基地的可发电风资源分布估计方法，主要包括以下 步骤： 0048 步骤S10，假设该风电基地共有N座测风塔，获取每个测风塔T i (i1,2,.,N) 前6个小时的历史风速数据； 0049 步骤S20，在每个整小时点根据前6小时的测风塔风速均值之差对测风塔进行最 短距离聚类； 0050 在步骤S20中，所述最短距离聚类的具体方法如下： 0051 最短距离聚类方法属于系统聚类方法的一种。系统聚类。
21、方法的基本思想是按照某 种标准计算各类别之间的相似程度(或距离)，然后对待分类的样品不断将最为相近的两 类合并为一类，同时重新计算新类和其他类的相似程度(或距离)，如此循环进行，直至样 品的类别数达到设定值为止。由于本研究问题只考虑风速序列之间的简单关系，为了实现 初步的前期数据分组目标，无需采用复杂的聚类方法，而考虑到最短距离聚类方法物理意 义明确、模型简单的优势，下文采用该方法进行聚类分组。Equation Section3 0052 根据最短距离聚类法的定义，类与类的距离为两类中所有个体之间距离的最小 值，那么类G p 和类G q 之间的距离D pq 则表示为： 0053 0054 在此。
22、基础上，构造待聚类的m个元素的距离矩阵(mm)，然后在此矩阵的非对角 元素中，对距离最小的对象G p 和G q 进行归并，得到新类G r G p ,G q ，然后按公式 0055 d rk mind pk ,d qk (kp,q) (2)； 0056 计算新类G r 与原来各类之间的距离，如此可得到一个新的(m-1)阶距离矩阵；类 似地，再找到新距离矩阵中最小的d ij ，然后把对应的类G i 和G j 归并，并计算新类与其他类 的距离，如此进行下去，直至总类别数量达到预定值为止。 0057 也就是说，聚类方法为：首先，定义类与类的距离为两类中所有个体之间距离的最 小值；其次，构造待聚类的m个。
23、元素的距离矩阵(mm)，然后在此矩阵的非对角元素中，对 距离最小的对象G p 和G q 进行归并，得到新类G r G p ,G q ；再次，按公式d rk mind pk ,d qk (kp,q)计算新类G r 与原来各类之间的距离，如此可得到一个新的(m-1)阶距离矩阵；最 后，回到第二步，直到类别数量满足要求，聚类算法终止。 0058 与最短距离法对应，这里的距离即测风塔风速均值之差(取绝对值)。另外由于风 说 明 书CN 104008305 A 5/6页 9 速数值大小可能存在较大的波动，这里不事先指定分组数量，而是在分类过程中不断进行 判断，直至每组内的风速均值之差的最大值小于某一阈值。
24、为止。 0059 具体计算时，首先基于指标一对初始序列进行第一轮分组，之后对各组内的序列 以指标二为标准进行第二轮分组，最终得到符合要求的组别划分。 0060 由于待估计点的风速序列未知，所以难以严格计算未知点归属的组别。这里给出 如下假设：认为距离未知点最近的测风塔风资源情况与未知点的风资源情况最为接近，这 一假设对典型平坦地区是适用的，但是在复杂地形条件下则需慎用。 0061 这里，风速数据相关性计算方法为：两个测风塔的风速序列看作两个随机变量X、 Y，则相关系数如下式所示： 0062 0063 步骤S30，假设该风电基地共有N座测风塔，计算待求点与所有已知测风塔T i (i 1,2,.,。
25、N)的地理距离R i ； 0064 在步骤S30中，可根据各测风塔的经纬度坐标及待求点的经纬度坐标，计算待求 点与已知所有测风塔地理距离R i 。 0065 根据各测风塔的经纬度坐标及待求点的经纬度坐标，计算待求点与已知所有测风 塔地理距离R i 。 0066 设待测点坐标为(x k ,y k )，已知测点坐标为(x i ,y i )，其中i1,2,.,N，N为测风 塔个数，则待测点到第i座测风塔的地理距离为 0067 0068 步骤S40，找到R i 最小的测风塔T i (i1,2,.,N)：求minR i ，所对应的测风塔即 为待测点到第i座测风塔的地理距离R i 最小的测风塔； 0069。
26、 步骤S50，根据步骤S20和步骤S40的计算结果，确定测风塔T i 所在组别中的其他 测风塔； 0070 在步骤S50中，根据每次的聚类结果，可以获得每个测风塔所属的组别，从而可以 确定该组别中的其他测风塔； 0071 步骤S60，对选取的测风塔用反距离加权方法插值得到未知点的风速风向估计 值； 0072 在步骤S60，所述反距离加权插值方法如下： 0073 反距离加权插值法是以待求点到已知点距离的函数作为权重函数，对已知点的数 据进行加权得到待求点的估计值。权重函数W(r)有多种形式，例如有： 说 明 书CN 104008305 A 6/6页 10 0074 0075 W(r)1/r 2 。
27、(6)； 0076 其中，r为未知点与已知点之间的距离，R为影响半径，表示距离超过该半径的已 知点对未知点的数据没有参考价值，m是大于1的整数。显然，在这种插值方法中，已知点 离未知点越近，则权重越大。 0077 一般采用式(6)的形式进行建模，这里充分利用了“距离越近，资源特点相似性越 高”的规律。于是U、V两个方向(即x、y方向)的插值风速矢量表示为： 0078 0079 0080 综上所述，本发明上述各实施例的用于千万千瓦风电基地的可发电风资源分布估 计方法，针对千万千瓦级大型风电基地可发电风资源分布进行估计，通过已知测风塔所监 测的风资源数据，利用基于测风塔风速均值之差的动态分组方法对。
28、测风塔进行最短距离聚 类，而后利用反距离加权方法插值得到未知点的风速风向估计值，有效解决了大型风电基 地的风资源监测盲区问题，对大型风电基地风资源分布分析提供了一种有效的解决方法。 0081 最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明， 尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可 以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。 凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的 保护范围之内。 说 明 书CN 104008305 A 10 1/1页 11 图1 说 明 书 附 图CN 104008305 A 11 。