大范圍同步實(shí)時(shí)氣象數(shù)據(jù)測(cè)量及風(fēng)速風(fēng)向預(yù)測(cè)系統(tǒng)與方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明涉及一種大范圍同步實(shí)時(shí)氣象數(shù)據(jù)測(cè)量及風(fēng)速風(fēng)向預(yù)測(cè)系統(tǒng)與方法。本發(fā)明由高精度采集終端、無(wú)線傳輸裝置、數(shù)據(jù)中心構(gòu)成。應(yīng)用本發(fā)明可搭建由一個(gè)數(shù)據(jù)中心、若干數(shù)據(jù)采集終端、無(wú)線傳輸系統(tǒng)組成的大范圍同步實(shí)時(shí)氣象數(shù)據(jù)采集分析預(yù)測(cè)系統(tǒng)。本發(fā)明借助BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，應(yīng)用系統(tǒng)內(nèi)各個(gè)節(jié)點(diǎn)當(dāng)前氣象數(shù)據(jù)可以預(yù)測(cè)5min后的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)風(fēng)速風(fēng)向，為了提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，該預(yù)測(cè)模型分為春季白晝、春季黑夜、夏季白晝、夏季黑夜、秋季白晝、秋季黑夜、冬季白晝、冬季黑夜八種預(yù)測(cè)模型每種模型都由大量數(shù)據(jù)樣本經(jīng)過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練學(xué)習(xí)得到，并且在應(yīng)用過(guò)程中，根據(jù)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的誤差，對(duì)預(yù)測(cè)模型不斷改進(jìn)。
【專(zhuān)利說(shuō)明】大范圍同步實(shí)時(shí)氣象數(shù)據(jù)測(cè)量及風(fēng)速風(fēng)向預(yù)測(cè)系統(tǒng)與方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種基于風(fēng)力發(fā)電的高精度、遠(yuǎn)距離、同步實(shí)時(shí)風(fēng)速及相關(guān)氣象信息采集、分析、預(yù)測(cè)系統(tǒng)及方法。
【背景技術(shù)】
[0002]風(fēng)力發(fā)電作為目前可再生能源開(kāi)發(fā)利用中技術(shù)最成熟、最具規(guī)模開(kāi)發(fā)和商業(yè)化發(fā)展前景的發(fā)電方式之一，由于其在減輕環(huán)境污染、調(diào)整能源結(jié)構(gòu)、解決偏遠(yuǎn)地區(qū)居民用電問(wèn)題等方面的突出作用，越來(lái)越受到各國(guó)的重視并得到廣泛的開(kāi)發(fā)和利用。
[0003]雖然風(fēng)力發(fā)電具有上述優(yōu)點(diǎn),但也存在不足。風(fēng)電場(chǎng)輸出有功具有間歇性和不可控性特點(diǎn)，大量接入電網(wǎng)會(huì)產(chǎn)生一系列影響:1)要求系統(tǒng)具有足夠的備用容量，當(dāng)系統(tǒng)內(nèi)風(fēng)電場(chǎng)輸出功率發(fā)生大幅度降低時(shí)，系統(tǒng)要有足夠的備用容量填補(bǔ)風(fēng)電輸出功率降低帶來(lái)的空缺；2)要求系統(tǒng)的調(diào)峰速度足夠快，風(fēng)電輸出功率的隨機(jī)變化會(huì)造成系統(tǒng)頻率的變化，系統(tǒng)要快速調(diào)峰保證系統(tǒng)頻率在安全范圍內(nèi)；3)由于風(fēng)電輸出的不可控性，會(huì)對(duì)系統(tǒng)發(fā)電計(jì)劃的制定帶來(lái)困難；4)風(fēng)電輸出超出系統(tǒng)調(diào)峰能力時(shí)，會(huì)對(duì)系統(tǒng)的穩(wěn)定性帶來(lái)威脅，系統(tǒng)要對(duì)這種極端情況預(yù)先制定措施。
[0004]故需要測(cè)量分析和預(yù)測(cè)風(fēng)電場(chǎng)的風(fēng)速數(shù)據(jù)，研究和預(yù)測(cè)風(fēng)電場(chǎng)的功率輸出特性，盡可能掌握風(fēng)電場(chǎng)輸出功率隨時(shí)間的變化規(guī)律，而且隨著風(fēng)力發(fā)電的飛速發(fā)展，風(fēng)電場(chǎng)的數(shù)量在不斷增加，不僅要研究單個(gè)風(fēng)電場(chǎng)輸出功率隨時(shí)間的變化規(guī)律，還要對(duì)不同風(fēng)電場(chǎng)的輸出功率變化規(guī)律進(jìn)行空間上的分析研究，以盡可能準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)風(fēng)電輸出變化、制定合適的系統(tǒng)發(fā)電計(jì)劃、調(diào)整系統(tǒng)備用容量和調(diào)峰速度。
[0005]當(dāng)前存在的風(fēng)速測(cè)量裝置尚存在一些不足:1)傳統(tǒng)的風(fēng)速測(cè)量裝置只是對(duì)單個(gè)風(fēng)電場(chǎng)進(jìn)行風(fēng)速測(cè)量，未形成一個(gè)集區(qū)域所有風(fēng)電場(chǎng)相關(guān)氣象數(shù)據(jù)采集、無(wú)線數(shù)據(jù)傳輸、風(fēng)速風(fēng)向預(yù)測(cè)為一體的測(cè)量、分析、預(yù)測(cè)系統(tǒng)，無(wú)法測(cè)量采集和預(yù)測(cè)大范圍電網(wǎng)內(nèi)所有風(fēng)電場(chǎng)的同步實(shí)時(shí)風(fēng)速數(shù)據(jù)，無(wú)法在空間上分析研究和預(yù)測(cè)不同風(fēng)電場(chǎng)的輸出功率變化規(guī)律，不利于系統(tǒng)制定可靠的發(fā)電計(jì)劃和優(yōu)化調(diào)度；2)傳統(tǒng)的風(fēng)速測(cè)量裝置未對(duì)與風(fēng)電輸出功率存在潛在相關(guān)性的其他氣象因素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行同步采集，缺乏對(duì)相關(guān)氣象因素的研究。
[0006]由此可見(jiàn)，設(shè)計(jì)一種高精度、遠(yuǎn)距離、同步實(shí)時(shí)風(fēng)速及相關(guān)氣象信息采集、分析、預(yù)測(cè)系統(tǒng)是十分必要的。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]為了克服上述傳統(tǒng)風(fēng)速測(cè)量裝置的不足，本發(fā)明提出了一種高精度、遠(yuǎn)距離、同步實(shí)時(shí)風(fēng)速及相關(guān)氣象信息測(cè)量、分析、預(yù)測(cè)系統(tǒng)及方法。
[0008]本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下:
[0009]大范圍同步實(shí)時(shí)氣象數(shù)據(jù)測(cè)量及風(fēng)速風(fēng)向預(yù)測(cè)系統(tǒng)，包括:
[0010]信號(hào)采集裝置，其采集各個(gè)目標(biāo)風(fēng)速、風(fēng)向、溫度、濕度信號(hào)，并將采集的信號(hào)通過(guò)模數(shù)轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)換后發(fā)送給MCU ；[0011]GPS接收模塊，其接收時(shí)間、地理信息數(shù)據(jù)；
[0012]MCU模塊，通過(guò)UART讀取GPS模塊中的數(shù)據(jù)；MCU把采集到的氣象數(shù)據(jù)和讀取的時(shí)間、地理信息包裝在一起形成數(shù)據(jù)包；
[0013]GPRS模塊，GPRS模塊和MCU通過(guò)UART交互AT命令和需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包；GPRS模塊的作用就是附著GPRS網(wǎng)絡(luò)，獲得網(wǎng)絡(luò)IP，連接遠(yuǎn)程PC機(jī)的IP端口；
[0014]遠(yuǎn)程PC機(jī)，遠(yuǎn)程PC機(jī)的IP端口通過(guò)AT設(shè)置命令配置到GPRS模塊中，通過(guò)AT連接命令控制GPRS模塊連接遠(yuǎn)程PC。
[0015]所述的信號(hào)采集裝置包括風(fēng)速傳感器、風(fēng)向傳感器、溫度傳感器、濕度傳感器，所述的風(fēng)速傳感器、風(fēng)向傳感器、溫度傳感器、濕度傳感器均與模數(shù)轉(zhuǎn)換器相連。
[0016]所述的遠(yuǎn)程PC機(jī)處理數(shù)據(jù)的過(guò)程如下:
[0017]1.不斷更新數(shù)據(jù)庫(kù)，包括各風(fēng)電場(chǎng)地理位置、時(shí)間、實(shí)測(cè)風(fēng)速、風(fēng)向、溫度、濕度、氣壓；
[0018]2.將實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能濾波:設(shè)連續(xù)的三個(gè)數(shù)據(jù)為X1、X2、X3，A為限幅值；若父211|〈=八，則乂2數(shù)據(jù)有效；若X2-X1|>A且父312|〈=々，則乂2數(shù)據(jù)無(wú)效；若X2-X11 >A
且|乂342|>4，則乂2數(shù)據(jù)有效。這種濾波方法既能有效克服因偶然因素引起的波動(dòng)干擾，又能智能識(shí)別超過(guò)限幅值的變化是否為波動(dòng)干擾，而且算法簡(jiǎn)單占用內(nèi)存小，處理速度快。
[0019]3.從數(shù)據(jù)庫(kù)提取各風(fēng)電場(chǎng)有效的風(fēng)速、風(fēng)向、溫度、濕度數(shù)據(jù)，顯示在人機(jī)友好界面；判斷氣象信息是否異常；并將氣象數(shù)據(jù)導(dǎo)出，對(duì)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)風(fēng)速風(fēng)向進(jìn)行預(yù)測(cè)。
[0020]目標(biāo)節(jié)點(diǎn)風(fēng)速風(fēng)向預(yù)測(cè)方法，如下:
[0021]1.從數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)出數(shù)據(jù):取系統(tǒng)內(nèi)各個(gè)節(jié)點(diǎn)的歷史氣象數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)包括風(fēng)速、風(fēng)向、溫度、濕度、氣壓,并設(shè)系統(tǒng)內(nèi)有N個(gè)測(cè)量節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)有5個(gè)數(shù)據(jù)，共5XN個(gè)數(shù)據(jù)；
[0022]2.選取樣本:每隔5min取一次數(shù)據(jù)作為一個(gè)輸入樣本,共取M個(gè)輸入樣本；
[0023]期望輸出樣本為輸入樣本延時(shí)5min后的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的風(fēng)速、風(fēng)向數(shù)據(jù)，共M個(gè)輸出樣本；每個(gè)輸入樣本包括各個(gè)測(cè)量節(jié)點(diǎn)的5個(gè)數(shù)據(jù)，即每個(gè)輸入樣本共包括5 X N個(gè)數(shù)據(jù)，輸出樣本只有目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的2個(gè)數(shù)據(jù)；目標(biāo)節(jié)點(diǎn)是需要預(yù)測(cè)風(fēng)速風(fēng)向的節(jié)點(diǎn)。
[0024]3.將每個(gè)輸入、輸出樣本中的數(shù)據(jù)利用下面的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化:
[0025]風(fēng)速:Vg = 其中Vt是風(fēng)速實(shí)際數(shù)據(jù)，Vfflax是歷史最大風(fēng)速數(shù)據(jù)，Vg是風(fēng)速歸一化數(shù)據(jù)；
[0026]風(fēng)向:將風(fēng)向數(shù)據(jù)用風(fēng)向角度的正弦值和余弦值表示，dirsin=sin(angle), dircos=cos (angle),其中angle是風(fēng)向角度，其值為0°?360° ；
[0027]溫度:Tg = &，其中Tt是溫度實(shí)際數(shù)據(jù)，I Tfflax I是歷史最大的溫度數(shù)據(jù)絕對(duì)值，Tg是溫度歸一化數(shù)據(jù)；
[0028]濕度:Hg =―，其中Ht是實(shí)際濕度數(shù)據(jù)，Hfflax是歷史最大濕度數(shù)據(jù)，Hg是濕度歸一化數(shù)據(jù)；
[0029]氣壓:Pg = &，其中Pt是實(shí)際氣壓數(shù)據(jù)，Pmax是歷史最大氣壓數(shù)據(jù)，Pg是氣壓歸一化數(shù)據(jù)；[0030]數(shù)據(jù)歸一化之后，每個(gè)輸入樣本中的每個(gè)測(cè)量節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)包括Vg、dirsin、dircos、Tg、Hg、Pg，且數(shù)值范圍均為[-1，1]，因?yàn)槊總€(gè)樣本包含N個(gè)測(cè)量節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)，所以輸入樣本數(shù)據(jù)維數(shù)為6XN ;同理，輸出樣本的數(shù)據(jù)為目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的Vg、dirsin、dircos，且數(shù)值范圍均為[-1，I]，輸出樣本數(shù)據(jù)維數(shù)為3。
[0031 ] 4.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型初始化:
[0032](I)確定隱含層神經(jīng)元數(shù)目為p ;
[0033]根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式確定隱含層神經(jīng)元數(shù)目:
【權(quán)利要求】
1.大范圍同步實(shí)時(shí)氣象數(shù)據(jù)測(cè)量及風(fēng)速風(fēng)向預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，包括: 信號(hào)采集裝置，其采集各個(gè)目標(biāo)風(fēng)速、風(fēng)向、溫度、濕度信號(hào)，并將采集的信號(hào)通過(guò)模數(shù)轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)換后發(fā)送給MCU ； GPS接收模塊，其接收時(shí)間、地理信息數(shù)據(jù)； MCU模塊，通過(guò)UART讀取GPS模塊中的數(shù)據(jù)；MCU把采集到的氣象數(shù)據(jù)和讀取的時(shí)間、地理信息包裝在一起形成數(shù)據(jù)包； GPRS模塊，GPRS模塊和MCU通過(guò)UART交互AT命令和需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包；GPRS模塊的作用就是附著GPRS網(wǎng)絡(luò)，獲得網(wǎng)絡(luò)IP，連接遠(yuǎn)程PC機(jī)的IP端口； 遠(yuǎn)程PC機(jī)，遠(yuǎn)程PC機(jī)的IP端口通過(guò)AT設(shè)置命令配置到GPRS模塊中，通過(guò)AT連接命令控制GPRS模塊連接遠(yuǎn)程PC。
2.如權(quán)利要求1所述的大范圍同步實(shí)時(shí)氣象數(shù)據(jù)測(cè)量及風(fēng)速風(fēng)向預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于:所述的信號(hào)采集裝置包括風(fēng)速傳感器、風(fēng)向傳感器、溫度傳感器、濕度傳感器，所述的風(fēng)速傳感器、風(fēng)向傳感器、溫度傳感器、濕度傳感器均與模數(shù)轉(zhuǎn)換器相連。
3.大范圍同步實(shí)時(shí)氣象數(shù)據(jù)測(cè)量及風(fēng)速風(fēng)向預(yù)測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，如下: 步驟1.遠(yuǎn)程PC機(jī)不斷更新數(shù)據(jù)庫(kù)，包括各風(fēng)電場(chǎng)地理位置、時(shí)間、實(shí)測(cè)風(fēng)速、風(fēng)向、溫度、濕度、氣壓； 步驟2.將實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能濾波:設(shè)連續(xù)的三個(gè)數(shù)據(jù)為X1、X2、X3，A為限幅值；若父211|〈=八，則乂2數(shù)據(jù)有效 ；若
4.如權(quán)利要求3所述的數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，步驟3中所述的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)風(fēng)速風(fēng)向預(yù)測(cè)方法，如下: 3-1.從數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)出數(shù)據(jù):取系統(tǒng)內(nèi)各個(gè)節(jié)點(diǎn)的歷史氣象數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)包括風(fēng)速、風(fēng)向、溫度、濕度、氣壓，并設(shè)系統(tǒng)內(nèi)有N個(gè)測(cè)量節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)有5個(gè)數(shù)據(jù)，共5XN個(gè)數(shù)據(jù)； 3-2.選取樣本:每隔5min取一次數(shù)據(jù)作為一個(gè)輸入樣本,共取M個(gè)輸入樣本；期望輸出樣本為輸入樣本延時(shí)5min后的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)風(fēng)速、風(fēng)向數(shù)據(jù)，共M個(gè)輸出樣本；輸入是每個(gè)測(cè)量節(jié)點(diǎn)5個(gè)數(shù)據(jù)，輸出是目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的2個(gè)數(shù)據(jù)； 3-3.將每個(gè)輸出樣本中的數(shù)據(jù)利用下面的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化: 3-4.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型初始化； 3-5網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練； 3-6利用新鮮數(shù)據(jù)對(duì)訓(xùn)練好的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行測(cè)試； 3-7.在應(yīng)用過(guò)程中若出現(xiàn)超出最大訓(xùn)練值的數(shù)據(jù)時(shí)，需要對(duì)該模型重新進(jìn)行訓(xùn)練。
5.如權(quán)利要求4所述的數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述的步驟3-3的具體過(guò)程如下: 風(fēng)速:vS= 其中Vt是風(fēng)速實(shí)際數(shù)據(jù)，Vmax是歷史最大風(fēng)速數(shù)據(jù)，Vg是風(fēng)速歸一化數(shù)據(jù)； 風(fēng)向:將風(fēng)向數(shù)據(jù)用風(fēng)向角度的正弦值和余弦值表示，dirsin=sin (angle),dircos=cos (angle),其中angle是風(fēng)向角度，其值為0°~360° ； 溫度:
6.如權(quán)利要求4所述的數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述的步驟3-4的具體過(guò)程如下: (1)確定隱含層神經(jīng)元數(shù)目為P; 根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式確定隱含層神經(jīng)元數(shù)目:
7.如權(quán)利要求4所述的數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述的步驟3-5的具體過(guò)程如下: (0)導(dǎo)入輸入樣本和期望輸出樣本； 設(shè)輸入樣本為X=(x1; X2,......, Xn),其中n=6N, N為測(cè)量節(jié)點(diǎn)的數(shù)目，向量元素為N個(gè)測(cè)量節(jié)點(diǎn)的 \、dirsin、dircos、Tg、Hg> Pg ； 設(shè)期望輸出樣本為do=^，d2，……，dm)，m表示輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)目，m=3，分別表示目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的風(fēng)速風(fēng)向數(shù)據(jù)，即Vg、dirsin、dircos ； (1)計(jì)算隱含層輸入、輸出； 隱含層輸入向星為hi2,......，hip)計(jì)算公式:
8.如權(quán)利要求4所述的數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述的步驟3-6的具體過(guò)程如下: 利用新鮮數(shù)據(jù)對(duì)訓(xùn)練好的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行測(cè)試:若測(cè)試結(jié)果在誤差允許范圍內(nèi)，則該預(yù)測(cè)模型能應(yīng)用； 若測(cè)試結(jié)果超過(guò)了誤差允許范圍，則進(jìn)行改進(jìn)，改進(jìn)后重新對(duì)預(yù)測(cè)模型學(xué)習(xí)訓(xùn)練。
9.如權(quán)利要求8所述的數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述的改進(jìn)方法如下: (1)調(diào)整輸入樣本維數(shù)和隱含層神經(jīng)元數(shù)目； (2)采用附加動(dòng)量因子的權(quán)值調(diào)節(jié) 修正后的
【文檔編號(hào)】G01W1/10GK103616734SQ201310674305
【公開(kāi)日】2014年3月5日 申請(qǐng)日期:2013年12月11日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月11日
【發(fā)明者】張恒旭, 靳宗帥, 劉玉田 申請(qǐng)人:山東大學(xué)