申请/专利权人：金风科技股份有限公司

申请日：2024-01-23

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117892768A

主分类号：G06N3/045

分类号：G06N3/045;G06N3/044;G06N3/047;G06N3/0475;G06N3/084;G06F18/20;G06F18/213;G01S13/95

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.16#公开

摘要：本发明涉及一种适用于台风过境海上风电场空气密度计算方法；包括以下步骤：S1、通过沿海陆地上布设的测风塔、微波辐射计所获取的台风观测资料，计算陆地上任意高度空气密度；S2、通过深度学习算法建立陆地上任意高度空气密度与10m高度空气密度相关性a；S3、通过海岛站台风观测资料计算海上10m高度空气密度；S4、通过深度学习算法建立海上10m高度空气密度与平均风速相关性b；S5、通过深度学习算法推导海上任意高度空气密度与10m高度平均风速相关性c；S6、基于风速计算海上任意高度空气密度；解决现有空气密度估算方法没有考虑台风等极端天气条件情况，无法计算台风过境海上风电场空气密度，对海上风电场风资源评估和风机选型无指导意义的问题。

主权项：1.一种适用于台风过境海上风电场空气密度计算方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、基于沿海陆地测风塔、微波辐射计台风观测资料计算空气密度基于测风塔、微波辐射计观测资料，采用如下公式进行湿空气密度计算： 式中，ρ为湿空气密度，单位为kgm3；ρ0为标准状态温度为0℃、压力为0.1013MPa下的干空气密度，取值为1.293kgm3；t为空气温度，单位为℃；p为湿空气的总压，单位为MPa；pb为温度t时，饱和空气中水蒸汽的分压力，单位为MPa；为空气的相对湿度，单位为％；S2、建立陆地上任意高度空气密度与10m高度空气密度相关性a根据步骤S1获得的陆地上不同高度空气密度，将深度置信网络DeepBeliefNets，DBN和反向传播算法BackPropagation，BP相结合进行深度学习，提取深层次的有效特征，建立任意高度空气密度与10m高度空气密度相关性，并通过网络训练，不断调整相关性模型的各项参数，优化任意高度空气密度与10m高度空气密度的关系a；S3、基于海岛站台风观测资料计算空气密度在所有地面气象站资料中，挑选台风影响期间的最大风速≥25ms的海岛站作为分析样本，基于海岛站台风观测资料，采用步骤S1中公式1进行海上10m高度空气密度计算；S4、建立海上10m高度空气密度与平均风速相关性b基于与步骤S2类似的深度学习算法，将步骤S3计算得到的海上10m高度空气密度与海岛站台风观测资料得到的平均风速进行相关性训练，并不断抽象转化，调优相关性模型参数，从而建立海上10m高度空气密度与平均风速相关性b；S5、推导海上任意高度空气密度与10m高度平均风速相关性c进一步基于与步骤S2类似的深度学习算法，将步骤S2得到的陆地上任意高度空气密度与10m高度空气密度相关性a以及步骤S4得到的海上10m高度空气密度与平均风速相关性b进行相关性训练，建立海上任意高度空气密度与10m高度平均风速相关性c，并不断进行网络训练，得到最优相关性模型；S6、计算海上任意高度空气密度基于步骤S5建立的海上任意高度空气密度与平均风速相关性c，通过已知的平均风速可计算海上任意高度空气密度。

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权利要求：

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