发电量确定方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本公开涉及互联网，尤其涉及一种发电量确定方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、随着近海风资源的开发殆尽，开发远海风资源已成为必然的趋势。远海海域水深较大，采用发电机组(如，漂浮式海上风力发电机组)开发深远海风资源将具备一定的经济优势。为了准确地计算各发电机组的发电量，需要对各发电机组的风电场进行风况进行测量，目前常用的测量工具为漂浮式激光雷达，激光雷达的测量范围为10km级别，单个海上风电场的范围一般为几十公里，若形成连片海上风电基地，则会达到几百公里，为形成较为精准的测风方案，需要投入大量的激光雷达测风装备，整体测风布设难度大，运维成本高。

技术实现思路

1、本公开旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

2、为此，本公开提出一种发电量确定方法、装置、电子设备及存储介质，以根据至少一个漂浮式激光雷达在历史设定时段内对海上基地型风电场的风况进行测量得到的参考风况概率分布表，以及对合成孔径雷达卫星(又称为sar卫星)拍摄的目标雷达图像反演处理得到的各发电机组所处的预测风况，共同确定各发电机组处于各风速区间的目标概率，从而根据各发电机组处于各风速区间的目标概率，确定各发电机组在目标时段内的发电量，可实现建立较少的漂浮式激光雷达测风，协同sar卫星的风速数据获得精准的大基地风电场测风数据以进行各发电机组的发电量计算，有效地减少发电量计算过程中的测风难度和成本。

3、本公开第一方面实施例提出了一种发电量确定方法，包括：获取参考风况概率分布表；其中，所述参考风况概率分布表是采用至少一个漂浮式激光雷达在历史设定时段内对海上基地型风电场的风况进行测量得到的；采用合成孔径雷达卫星对所述海上基地型风电场的风况进行拍摄，以得到至少一个目标雷达图像；对所述至少一个目标雷达图像进行反演处理，以得到所述海上基地型风电场内各发电机组所处的预测风况；针对任一发电机组，根据所述参考风况概率分布表和所述任一发电机组所处的预测风况，确定所述任一发电机组处于各风速区间的目标概率；根据所述任一发电机组处于各风速区间的目标概率，确定所述任一发电机组在目标时段内的发电量。

4、本公开实施例的发电量确定方法，通过获取参考风况概率分布表；其中，所述参考风况概率分布表是采用至少一个漂浮式激光雷达在历史设定时段内对海上基地型风电场的风况进行测量得到的；采用合成孔径雷达卫星对所述海上基地型风电场的风况进行拍摄，以得到至少一个目标雷达图像；对所述至少一个目标雷达图像进行反演处理，以得到所述海上基地型风电场内各发电机组所处的预测风况；针对任一发电机组，根据所述参考风况概率分布表和所述任一发电机组所处的预测风况，确定所述任一发电机组处于各风速区间的目标概率；根据所述任一发电机组处于各风速区间的目标概率，确定所述任一发电机组在目标时段内的发电量，由此，根据至少一个漂浮式激光雷达在历史设定时段内对海上基地型风电场的风况进行测量得到的参考风况概率分布表，以及对合成孔径雷达卫星拍摄的目标雷达图像反演处理得到的各发电机组所处的预测风况，共同确定各发电机组处于各风速区间的目标概率，从而根据各发电机组处于各风速区间的目标概率，确定各发电机组在目标时段内的发电量，可实现建立较少的漂浮式激光雷达测风，协同sar卫星的风速数据获得精准的基地型风电场测风数据以进行各发电机组的发电量计算，有效地减少发电量计算过程中的测风难度和成本。

5、为达上述目的，本公开第二方面实施例提出了一种发电量确定装置，包括：第一获取模块，用于获取参考风况概率分布表；其中，所述参考风况概率分布表是采用至少一个漂浮式激光雷达在历史设定时段内对海上基地型风电场的风况进行测量得到的；第二获取模块，用于采用合成孔径雷达卫星对所述海上基地型风电场的风况进行拍摄，以得到至少一个目标雷达图像；处理模块，用于对所述至少一个目标雷达图像进行反演处理，以得到所述海上基地型风电场内各发电机组所处的预测风况；第一确定模块，用于针对任一发电机组，根据所述参考风况概率分布表和所述任一发电机组所处的预测风况，确定所述任一发电机组处于各风速区间的目标概率；第二确定模块，用于根据所述任一发电机组处于各风速区间的目标概率，确定所述任一发电机组在目标时段内的发电量。

6、本公开第三方面实施例提出了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现本公开第一方面实施例所述的发电量确定方法。

7、本公开第四方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如本公开第一方面实施例所述的发电量确定方法。

8、本公开第五方面实施例提出了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令处理器执行时，实现如本公开第一方面实施例所述的发电量确定方法。

9、本公开附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本公开的实践了解到。

技术特征：

1.一种发电量确定方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测风况包括：多个预测风速和多个预测风向，所述针对任一发电机组，根据所述参考风况概率分布表和所述任一发电机组所处的预测风况，确定所述任一发电机组处于各风速区间的目标概率，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述任一风向下所述任一发电机组所处的实际风向对应的预测风速和漂浮式激光雷达测量得到的参考风速之间的比值，确定所述任一风向下所述任一发电机组所处的实际风速，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述至少一个目标雷达图像进行反演处理，以得到所述目标时段内所述海上基地型风电场内各发电机组所处的预测风况，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述任一发电机组处于各风速区间的目标概率，确定所述任一发电机组在目标时段内的发电量，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

7.一种发电量确定装置，其特征在于，包括：

8.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如权利要求1-6中任一项所述的发电量确定方法。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的发电量确定方法。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-6中任一项所述的发电量确定方法。

技术总结本公开提出一种发电量确定方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：获取参考风况概率分布表；采用合成孔径雷达卫星对海上基地型风电场的风况进行拍摄，以得到至少一个目标雷达图像；对至少一个目标雷达图像进行反演处理，得到海上基地型风电场内各发电机组所处的预测风况；根据参考风况概率分布表和任一发电机组所处的预测风况，确定任一发电机组处于各风速区间的目标概率；根据任一发电机组处于各风速区间的目标概率，确定任一发电机组在目标时段内的发电量，由此，可实现建立较少的漂浮式激光雷达测风，协同SAR卫星的风速数据获得精准的基地型风电场测风数据进行各发电机组的发电量计算，有效地减少发电量计算过程中的测风难度和成本。技术研发人员：叶昭良,刘鑫,郭小江,闫姝,唐巍,傅望安,杜伟安,李新凯,逯智科,张波,周昳鸣,余璐,王海明,胡彦涛,徐非,苏人奇,杜璞,冯乐受保护的技术使用者：中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司技术研发日：技术公布日：2024/8/16