(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111572081.9 (22)申请日 2021.12.21 (71)申请人 许昌许继风电科技有限公司 地址 461000 河南省许昌市魏武大道 （中原 电气谷） 申请人 华北水利水电大 学 (72)发明人 王朝东　李淑惠　卢晓光　李延青　 刘伟鹏　徐奉友　刘心社　冯广博　 班龙　牛焕然　张小伟　顾波　 (74)专利代理 机构 郑州明华专利代理事务所 (普通合伙) 41162 代理人 王明朗 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06K 9/62(2022.01)G06N 3/00(2006.01) G06N 7/02(2006.01) G06N 20/10(2019.01) G06F 113/06(2020.01) (54)发明名称 一种混合多类算法的复杂地形风电机组位 置处实时风速 计算方法及系统 (57)摘要 本发明属于风电技术领域， 具体涉及一种复 杂地形风电机组位置处实时风速计算方法及系 统。 该方法从风电场测风塔和风电机组SCADA系 统获取历史风速、 风向数据， 利用模糊聚类算法 将风速、 风向相似和空间相关性强的风电机组聚 为一类， 并在此基础上， 提出一种基于粒子群算 法的聚类权值自适应调整策略， 实现对风速、 风 向相似性聚类和空间相关性聚类的权值的自适 应调整； 利用鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机 的惩罚因子和核函数宽度， 提高最小二乘支持向 量机的计算速度和精度； 利用测风塔和聚类后各 类风电机组的风速、 风向数据训练鲸鱼算法 ‑最 小二乘支持向量机模型， 然后利用训练好的鲸鱼 算法‑最小二乘支持向量机模型实时计算各类风 电机组位置处的风速 。 权利要求书3页 说明书6页 附图5页 CN 114239412 A 2022.03.25 CN 114239412 A 1.一种复杂地形风电机组位置处实时风速计算方法， 其特 征在于： 包括以下步骤： 步骤一、 从风电场测风塔和风电机组SCADA系统获取历史风速、 风向数据； 步骤二、 采用模糊聚类算法将风速、 风向相似的风电机组聚类； 步骤三、 根据空间相关性， 利用模糊聚类算法将空间相关性强的风电机组聚类； 步骤四、 根据风速、 风向相似性的聚类结果和空间相关性的聚类结果， 构建权值函数； 并采用粒子群 计算对风速、 风向相似性聚类和空间相关性聚类权值进行自适应调整； 步骤五、 利用鲸鱼算法对最小二乘支持向量机的惩罚 因子和核函数宽度进行优化， 构 建鲸鱼算法 ‑最小二乘 支持向量机模型； 步骤六、 用测风塔和聚类后各类风电机组 的风速、 风向数据对鲸鱼算法 ‑最小二乘支持 向量机模型进行训练， 利用训练好的鲸鱼算法 ‑最小二乘支持向量机模型实时计算各风电 机组位置处的风速 。 2.根据权利要求1所述的复杂地形风电机组位置处实时风速计算方法， 其特征在于： 步 骤二采用模糊聚类算法将风速、 风向相似的风电机组聚类， 包括以下步骤： S1、 选取同一时间段内风电机组的风速、 风向数据， 且每个时刻点风电机组都具有风 速、 风向数据； S2、 构建目标函数计算风电机组间的风速、 风向相似性， 并在求解过程中迭代计算隶属 度uij和聚类中心点cj； 式中： 为风速、 风向的加权距离和， cj为第j类的样本中心点(j＝1,2, …,C)， xi为第i 个样本的风速、 风向， uij为第i个样本隶属于第j类的隶属度， m为隶属度因子 。 3.根据权利要求2所述的复杂地形风电机组位置处实时风速计算方法， 其特征在于： 步 骤三中根据空间相关性， 利用模糊聚类将空间相关性强的风电机组聚类， 目标函数为： 权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114239412 A 2式中： 为风电机组的加权距离和； cj为第j类的样本中心点(j＝1,2, …,C)， qi为第i 个风电机组的位置坐标， uij为第i个样本隶属于第j类的隶属度， m为隶属度因子 。 4.根据权利要求1所述的复杂地形风电机组位置处实时风速计算方法， 其特征在于： 步 骤四包括以下步骤： S1、 根据风速、 风向相似性的聚类结果和空间相关性的聚类结果， 构建权值目标函数， 式中： α1和 α2是风速、 风向相似性聚类和空间相关性聚类权值； S2、 采用粒子群计算方法对风速、 风向相似性聚类和空间相关性聚类权值进行自适应 调整， vα＝ λ×vα+u1×r1×(P(best,d)‑α )+u2×r2×(G(best,d)‑α ) α ＝α +να 式中： α1和α2分别是风速、 风向相似 性聚类和空间相关性聚类权值； α ＝[α1, α2]， λ为惯性 权值； u1和u2为学习因子； r1和r2为随机数值， 取值范围为[0,1]， Pbest为每个粒子运动过程中 的最优解； Gbest整个粒子群搜索到的全局最优解。 5.根据权利要求1所述的复杂地形风电机组位置处实时风速计算方法， 其特征在于： 步 骤五包括以下步骤： S1、 初始化鲸鱼优化 算法的运行参数， 随机生成鲸鱼坐标 X(γ， δ )； S2、 根据鲸鱼个 体坐标X(γ， δ )构建最小二乘 支持向量机模型并进行风速计算； 式中： JP(W,e)为最小二乘支持向量的目标函数， γ为惩罚因子； ek表示损失函数， W为超 平面的法向量， 为核函数， xk为支持向量， b为常数项， M为支持向量数量， yk为支持向量权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114239412 A 3