基于CFD流场预计算和机器学习的复杂地形风电场功率预测方法

本发明公开了一种基于CFD流场预计算和机器学习的复杂地形风电场功率预测方法，包括以下步骤：获取风电场高程信息；获取风机参数信息；获取风电场测风数据；对测风数据进行清洗；地形曲面拟合；风电场不同风向建模；建立风机尾流模拟的旋转致动盘模型；建立风电场三维数值计算模型；进行数据离散化处理；风电场不同风速风向模拟；每个工况下各测风塔位置处的风速风向信息；每台风机轮毂高度处的风速风向信息；将目标风电场划分为若干个子区域；获得每个子区域的总功率；建立分组功率预测数据库；实现功率预测。本方法可以有效提高复杂地形风电场功率预测的准确性，并且适用于新建和运行时间较短风电场，能够有效提升复杂地形风电场的经济效益。