摘要
本发明公开了一种适用于风电基地项目的发电量计算的方法及装置。所述方法,包括:通过数据同化系统,将从至少一个数据源获取的所述风电基地的实时气象数据,与用于计算流体力学模拟的初始物理场进行融合;基于所述动态边界条件和自适应计算网格,运行计算流体力学求解器;将所述流场分布作为输入,输入到预先训练的时空图神经网络模型,输出针对所述风电场内至少一台风力发电机组的概率性发电功率预测;基于所述概率性发电功率预测,动态调整所述计算流体力学模拟的参数。本申请的技术方案通过引入实时数据同化与动态边界条件,显著提升了物理场模拟的真实性与准确性,在大幅降低计算成本的同时,保证了发电量预测的高精度。
技术关键词
动态边界条件
发电量
神经网络模型
风力发电机组
基地
风电
风机运行状态
项目
气象
功率
物理
数值天气预报
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