CN117952774A - 一种风电场定场址理论电量评估方法、装置、设备及介质 - Google Patents

一种风电场定场址理论电量评估方法、装置、设备及介质 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种风电场定场址理论电量评估方法、装置、设备及介质，涉及风电技术领域，包括：获取当前风电场中各风电机组的历史运行数据，并对历史运行数据进行预处理得到处理后数据；基于处理后数据中与各风电机组对应的功率以及最小二乘法建立不同功率区间下的风速与桨距角的关系曲线簇，并基于各关系曲线簇构建相应的风电机组修正风速估计模型；基于风电机组修正风速估计模型以及各风电机组的实时运行数据，得到每个工况条件下各风电机组的修正风速数据；通过修正风速数据及机组理论功率曲线得到各风电机组实时的理论功率，并基于理论功率完成对当前风电场定场址条件下的理论电量的评估操作。这样一来，能够有效提高评估的可靠性以及效率。

Description

一种风电场定场址理论电量评估方法、装置、设备及介质
技术领域
本发明涉及风电技术领域，特别涉及一种风电场定场址理论电量评估方法、装置、设备及介质。
背景技术
随着风电技术的发展，风电入网特别是并网风电弃风限电问题成为备受关注的问题。通过计算风电场理论功率对理论电量进行评估，对于协调网厂矛盾、促进风电行业的良性发展等方面具有重要意义。而准确计算风电场理论功率是定位能效短板、提高风电场运营效率，实现风电场全生命周期产能最大化的必要前提。
现有的方案中，多采用功率曲线法计算风电机组的理论功率，风速取机舱风速仪风速，功率曲线取合同约定保证曲线、理论仿真曲线或者机组的实际功率曲线。受机舱外形、旋转风轮、地形等因素影响，风电机组风轮前来流风速与机舱风速仪测得风速存在差异，而理论仿真的设计曲线对应的风速是来流风速。受风速测量值误差、机舱罩外形、轮毂外形、风速风向仪安装位置等影响,在机组不同工况条件下，机舱风速仪风速测得偏差也不同，尤其在机组停机时，机舱风速仪存在骤变现象。一旦机舱风速仪风速发生骤变或者风速仪发生故障，则计算得到的理论功率也会发生骤变或者不可获取，不利于电网友好性。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种风电场定场址理论电量评估方法、装置、设备及存储介质，能够有效提高评估的可靠性以及效率，进而实现风电场的产能最大化、效益最大化。其具体方案如下：
第一方面，本申请提供了一种风电场定场址条件下的理论电量评估方法，包括：
获取当前风电场中各风电机组的历史运行数据，并对所述历史运行数据进行预处理，以得到相应的处理后数据；
基于所述处理后数据中与各所述风电机组对应的功率以及最小二乘法建立不同功率区间下的风速与桨距角的关系曲线簇，并基于各所述关系曲线簇构建相应的风电机组修正风速估计模型；
基于所述风电机组修正风速估计模型以及各所述风电机组的实时运行数据，得到每个工况条件下各所述风电机组的修正风速数据；
通过所述修正风速数据及机组理论功率曲线得到各所述风电机组实时的理论功率，并基于所述理论功率完成对当前风电场定场址条件下的理论电量的评估操作。
可选的，所述获取当前风电场中各风电机组的历史运行数据，包括：
获取当前风电场中各风电机组的历史运行数据；所述历史运行数据中包括与各所述风电机组分别对应的风速、功率、桨距角、机组状态字、机组主状态机。
可选的，所述对所述历史运行数据进行预处理，包括：
基于预设数据预处理规则分别对所述历史运行数据进行数据降采样和非正常发电状态数据清洗，以完成相应的预处理操作。
可选的，所述基于所述处理后数据中与各所述风电机组对应的功率以及最小二乘法建立不同功率区间下的风速与桨距角的关系曲线簇，包括：
对所述处理后数据中与各所述风电机组对应的功率进行区间划分，得到若干个功率区间；
通过最小二乘法拟合各所述功率区间的风速与桨距角的关系曲线，得到各所述功率区间下的风速与桨距角的关系曲线簇。
可选的，所述基于各所述关系曲线簇构建相应的风电机组修正风速估计模型，包括：
基于各所述关系曲线簇构建以功率、桨距角作为输入变量的风电机组修正风速估计模型。
可选的，所述基于所述风电机组修正风速估计模型以及各所述风电机组的实时运行数据，得到每个工况条件下各所述风电机组的修正风速数据，包括：
基于所述风电机组修正风速估计模型以及各所述风电机组的实时运行数据中的桨距角和功率，得到每个工况条件下各所述风电机组的修正风速数据。
可选的，所述通过所述修正风速数据及机组理论功率曲线得到各所述风电机组实时的理论功率，并基于所述理论功率完成对当前风电场定场址条件下的理论电量的评估操作，包括：
通过机组理论功率曲线以及对应的所述修正风速数据计算单台机组的实时理论功率，得到各所述风电机组实时的理论功率；
基于利用与各所述风电机组对应的所述理论功率得到的与当前风电场对应的目标理论功率，完成对当前风电场定场址条件下的理论电量的评估操作。
第二方面，本申请提供了一种风电场定场址条件下的理论电量评估装置，包括：
数据预处理模块，用于获取当前风电场中各风电机组的历史运行数据，并对所述历史运行数据进行预处理，以得到相应的处理后数据；
模型构建模块，用于基于所述处理后数据中与各所述风电机组对应的功率以及最小二乘法建立不同功率区间下的风速与桨距角的关系曲线簇，并基于各所述关系曲线簇构建相应的风电机组修正风速估计模型；
数据获取模块，用于基于所述风电机组修正风速估计模型以及各所述风电机组的实时运行数据，得到每个工况条件下各所述风电机组的修正风速数据；
评估完成模块，用于通过所述修正风速数据及机组理论功率曲线得到各所述风电机组实时的理论功率，并基于所述理论功率完成对当前风电场定场址条件下的理论电量的评估操作。
第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括：
存储器，用于保存计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序，以实现前述的风电场定场址条件下的理论电量评估方法的步骤。
第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，用于保存计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述的风电场定场址条件下的理论电量评估方法的步骤。
可见，本申请中，获取当前风电场中各风电机组的历史运行数据，并对所述历史运行数据进行预处理，以得到相应的处理后数据；基于所述处理后数据中与各所述风电机组对应的功率以及最小二乘法建立不同功率区间下的风速与桨距角的关系曲线簇，并基于各所述关系曲线簇构建相应的风电机组修正风速估计模型；基于所述风电机组修正风速估计模型以及各所述风电机组的实时运行数据，得到每个工况条件下各所述风电机组的修正风速数据；通过所述修正风速数据及机组理论功率曲线得到各所述风电机组实时的理论功率，并基于所述理论功率完成对当前风电场定场址条件下的理论电量的评估操作。也就是说，本申请通过利用各机组的历史运行数据构建风电机组修正风速估计模型，然后基于所述风电机组修正风速估计模型以及各机组的实时运行数据获取修正风速数据，得到各机组实时的理论功率，并进行评估。这样一来，能够有效避免风速风向仪测量偏差、地形等外部环境因素影响导致的风电场理论应发功率偏差大的情况，并有效缓解由于运行工况骤变导致的风速风向仪骤变导致的理论功率骤变的情况，提高了理论功率计算的准确性，从而提高了评估的可靠性以及效率，进而实现了风电场的产能最大化、效益最大化。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本申请提供的一种风电场定场址理论电量评估方法流程图；
图2为本申请提供的一种风电场定场址理论电量评估方法流程示意图；
图3为本申请提供的一种风电场定场址理论功率计算效果图；
图4为本申请提供的一种风电场定场址理论电量评估装置结构示意图；
图5为本申请提供的一种电子设备结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
现有的方案中，多采用功率曲线法计算风电机组的理论功率，风速取机舱风速仪风速，功率曲线取合同约定保证曲线、理论仿真曲线或者机组的实际功率曲线。受机舱外形、旋转风轮、地形等因素影响，风电机组风轮前来流风速与机舱风速仪测得风速存在差异，而理论仿真的设计曲线对应的风速是来流风速。受风速测量值误差、机舱罩外形、轮毂外形、风速风向仪安装位置等影响,在机组不同工况条件下，机舱风速仪风速测得偏差也不同，尤其在机组停机时，机舱风速仪存在骤变现象。一旦机舱风速仪风速发生骤变或者风速仪发生故障，则计算得到的理论功率也会发生骤变或者不可获取，不利于电网友好性。为此，本申请提供了一种风电场定场址理论电量评估方案，能够有效提高评估的可靠性以及效率，进而实现风电场的产能最大化、效益最大化。
参见图1所示，本发明实施例公开了一种风电场定场址理论电量评估方法，包括：
步骤S11、获取当前风电场中各风电机组的历史运行数据，并对所述历史运行数据进行预处理，以得到相应的处理后数据。
具体的，本实施例中，所述获取当前风电场中各风电机组的历史运行数据，包括：获取当前风电场中各风电机组的历史运行数据；所述历史运行数据中包括与各所述风电机组分别对应的风速、功率、桨距角、机组状态字、机组主状态机。可以理解的是，所述历史运行数据是实际的数据。
结合图2所示，本实施例中，所述对所述历史运行数据进行预处理，包括：基于预设数据预处理规则分别对所述历史运行数据进行数据降采样和非正常发电状态数据清洗，以完成相应的预处理操作。其中，关于数据降采样，通过对所述历史运行数据进行降采样获取机组的分钟级的统计数据。具体的将采样周期可以预先基于实际需求进行设置或调整，例如，可取1分钟。关于非正常发电状态数据清洗，指的是基于风电场所有风电机组的1min统计数据，剔除故障、维护、天气原因、电网原因、限功率、机组自身限功率非正常发电状态数据，只保留机组处在一个正常发电状态的数据。
步骤S12、基于所述处理后数据中与各所述风电机组对应的功率以及最小二乘法建立不同功率区间下的风速与桨距角的关系曲线簇，并基于各所述关系曲线簇构建相应的风电机组修正风速估计模型。
具体的，本实施例中，所述基于所述处理后数据中与各所述风电机组对应的功率以及最小二乘法建立不同功率区间下的风速与桨距角的关系曲线簇，包括：对所述处理后数据中与各所述风电机组对应的功率进行区间划分，得到若干个功率区间；通过最小二乘法拟合各所述功率区间的风速与桨距角的关系曲线，得到各所述功率区间下的风速与桨距角的关系曲线簇。并且，所述基于各所述关系曲线簇构建相应的风电机组修正风速估计模型，包括：基于各所述关系曲线簇构建以功率、桨距角作为输入变量的风电机组修正风速估计模型。需要理解的是，功率分区可以按10％(具体可以预先基于实际需求进行设置或调整)的额定功率进行划分。
此外，由于不同机型的配置不一致时，所采用的机组的控制策略也不一致。因此，风电机组的修正风速估计模型建立一般是建立在一个风电场的同款机型。
步骤S13、基于所述风电机组修正风速估计模型以及各所述风电机组的实时运行数据，得到每个工况条件下各所述风电机组的修正风速数据。
具体的，本实施例中，所述基于所述风电机组修正风速估计模型以及各所述风电机组的实时运行数据，得到每个工况条件下各所述风电机组的修正风速数据，包括：基于所述风电机组修正风速估计模型以及各所述风电机组的实时运行数据中的桨距角和功率，得到每个工况条件下各所述风电机组的修正风速数据。
步骤S14、通过所述修正风速数据及机组理论功率曲线得到各所述风电机组实时的理论功率，并基于所述理论功率完成对当前风电场定场址条件下的理论电量的评估操作。
具体的，结合图3所示，本实施例中，所述通过所述修正风速数据及机组理论功率曲线得到各所述风电机组实时的理论功率，并基于所述理论功率完成对当前风电场定场址条件下的理论电量的评估操作，包括：通过机组理论功率曲线以及对应的所述修正风速数据计算单台机组的实时理论功率，得到各所述风电机组实时的理论功率；基于利用与各所述风电机组对应的所述理论功率得到的与当前风电场对应的目标理论功率，完成对当前风电场定场址条件下的理论电量的评估操作。需要理解的是，每个统计时刻，当前风电场所有的风电机组的理论功率的和即为当前风电场定场址条件下的理论功率。理论功率的计算方式具体可以如下所示。
其中，E_wft为当前统计时刻的计算结果；t为当前的统计时刻；n为风电机组的总量；i，也即第i个风电机组；Pthi为单台机组的实时理论功率。
综上可知，本实施例一方面可以有效避免风速风向仪测量偏差、地形等外部环境因素影响导致的风电场理论应发功率偏差大的问题，另一方面可以有效缓解由于运行工况骤变导致的风速风向仪骤变导致的理论功率骤变的情况，满足了某些地区电网调度的偏差考核要求，为电站免去上万的考核费用。其次，减少了电力市场主体在参与电力交易过程中的偏差电量考核。此外，通过准备评估风电场的定场址条件下的理论出力性能，也即理论电量，并定位产生损失的主要原因，为场端运营提供管理抓手，可以实现风电场的产能最大化，效益最大化。
由此可见，本申请实施例中，获取当前风电场中各风电机组的历史运行数据，并对所述历史运行数据进行预处理，以得到相应的处理后数据；基于所述处理后数据中与各所述风电机组对应的功率以及最小二乘法建立不同功率区间下的风速与桨距角的关系曲线簇，并基于各所述关系曲线簇构建相应的风电机组修正风速估计模型；基于所述风电机组修正风速估计模型以及各所述风电机组的实时运行数据，得到每个工况条件下各所述风电机组的修正风速数据；通过所述修正风速数据及机组理论功率曲线得到各所述风电机组实时的理论功率，并基于所述理论功率完成对当前风电场定场址条件下的理论电量的评估操作。也就是说，本申请通过利用各机组的历史运行数据构建风电机组修正风速估计模型，然后基于所述风电机组修正风速估计模型以及各机组的实时运行数据获取修正风速数据，得到各机组实时的理论功率，并进行评估。这样一来，能够有效避免风速风向仪测量偏差、地形等外部环境因素影响导致的风电场理论应发功率偏差大的情况，并有效缓解由于运行工况骤变导致的风速风向仪骤变导致的理论功率骤变的情况，提高了理论功率计算的准确性，从而提高了评估的可靠性以及效率，进而实现了风电场的产能最大化、效益最大化。
参见图4所示，本申请实施例还相应公开了一种风电场定场址理论电量评估装置，包括：
数据预处理模块11，用于获取当前风电场中各风电机组的历史运行数据，并对所述历史运行数据进行预处理，以得到相应的处理后数据；
模型构建模块12，用于基于所述处理后数据中与各所述风电机组对应的功率以及最小二乘法建立不同功率区间下的风速与桨距角的关系曲线簇，并基于各所述关系曲线簇构建相应的风电机组修正风速估计模型；
数据获取模块13，用于基于所述风电机组修正风速估计模型以及各所述风电机组的实时运行数据，得到每个工况条件下各所述风电机组的修正风速数据；
评估完成模块14，用于通过所述修正风速数据及机组理论功率曲线得到各所述风电机组实时的理论功率，并基于所述理论功率完成对当前风电场定场址条件下的理论电量的评估操作。
其中，关于上述各个模块更加具体的工作过程可以参考前述实施例中公开的相应内容，在此不再进行赘述。
由此可见，本申请实施例，获取当前风电场中各风电机组的历史运行数据，并对所述历史运行数据进行预处理，以得到相应的处理后数据；基于所述处理后数据中与各所述风电机组对应的功率以及最小二乘法建立不同功率区间下的风速与桨距角的关系曲线簇，并基于各所述关系曲线簇构建相应的风电机组修正风速估计模型；基于所述风电机组修正风速估计模型以及各所述风电机组的实时运行数据，得到每个工况条件下各所述风电机组的修正风速数据；通过所述修正风速数据及机组理论功率曲线得到各所述风电机组实时的理论功率，并基于所述理论功率完成对当前风电场定场址条件下的理论电量的评估操作。也就是说，本申请通过利用各机组的历史运行数据构建风电机组修正风速估计模型，然后基于所述风电机组修正风速估计模型以及各机组的实时运行数据获取修正风速数据，得到各机组实时的理论功率，并进行评估。这样一来，能够有效避免风速风向仪测量偏差、地形等外部环境因素影响导致的风电场理论应发功率偏差大的情况，并有效缓解由于运行工况骤变导致的风速风向仪骤变导致的理论功率骤变的情况，提高了理论功率计算的准确性，从而提高了评估的可靠性以及效率，进而实现了风电场的产能最大化、效益最大化。
在一些具体实施例中，所述数据预处理模块11，具体可以包括：
历史运行数据获取单元，用于获取当前风电场中各风电机组的历史运行数据；所述历史运行数据中包括与各所述风电机组分别对应的风速、功率、桨距角、机组状态字、机组主状态机。
在一些具体实施例中，所述数据预处理模块11，具体可以包括：
预处理单元，用于基于预设数据预处理规则分别对所述历史运行数据进行数据降采样和非正常发电状态数据清洗，以完成相应的预处理操作。
在一些具体实施例中，所述模型构建模块12，具体可以包括：
功率划分单元，用于对所述处理后数据中与各所述风电机组对应的功率进行区间划分，得到若干个功率区间；
关系曲线簇获取单元，用于通过最小二乘法拟合各所述功率区间的风速与桨距角的关系曲线，得到各所述功率区间下的风速与桨距角的关系曲线簇。
在一些具体实施例中，所述模型构建模块12，具体可以包括：
模型构建单元，用于基于各所述关系曲线簇构建以功率、桨距角作为输入变量的风电机组修正风速估计模型。
在一些具体实施例中，所述数据获取模块13，具体可以包括：
修正风速数据获取单元，用于基于所述风电机组修正风速估计模型以及各所述风电机组的实时运行数据中的桨距角和功率，得到每个工况条件下各所述风电机组的修正风速数据。
在一些具体实施例中，所述评估完成模块14，具体可以包括：
理论功率获取单元，用于通过机组理论功率曲线以及对应的所述修正风速数据计算单台机组的实时理论功率，得到各所述风电机组实时的理论功率；
评估完成单元，用于基于利用与各所述风电机组对应的所述理论功率得到的与当前风电场对应的目标理论功率，完成对当前风电场定场址条件下的理论电量的评估操作。
进一步的，本申请实施例还公开了一种电子设备，图5是根据一示例性实施例示出的电子设备20结构图，图中的内容不能认为是对本申请的使用范围的任何限制。
图5为本申请实施例提供的一种电子设备20的结构示意图。该电子设备20，具体可以包括：至少一个处理器21、至少一个存储器22、电源23、通信接口24、输入输出接口25和通信总线26。其中，所述存储器22用于存储计算机程序，所述计算机程序由所述处理器21加载并执行，以实现前述任一实施例公开的风电场定场址理论电量评估方法中的相关步骤。另外，本实施例中的电子设备20具体可以为电子计算机。
本实施例中，电源23用于为电子设备20上的各硬件设备提供工作电压；通信接口24能够为电子设备20创建与外界设备之间的数据传输通道，其所遵循的通信协议是能够适用于本申请技术方案的任意通信协议，在此不对其进行具体限定；输入输出接口25，用于获取外界输入数据或向外界输出数据，其具体的接口类型可以根据具体应用需要进行选取，在此不进行具体限定。
另外，存储器22作为资源存储的载体，可以是只读存储器、随机存储器、磁盘或者光盘等，其上所存储的资源可以包括操作系统221、计算机程序222等，存储方式可以是短暂存储或者永久存储。
其中，操作系统221用于管理与控制电子设备20上的各硬件设备以及计算机程序222，其可以是Windows Server、Netware、Unix、Linux等。计算机程序222除了包括能够用于完成前述任一实施例公开的由电子设备20执行的风电场定场址理论电量评估方法的计算机程序之外，还可以进一步包括能够用于完成其他特定工作的计算机程序。
进一步的，本申请还公开了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现前述公开的风电场定场址理论电量评估方法。关于该方法的具体步骤可以参考前述实施例中公开的相应内容，在此不再进行赘述。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上对本申请所提供的技术方案进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (10)

1.一种风电场定场址条件下的理论电量评估方法，其特征在于，包括：
获取当前风电场中各风电机组的历史运行数据，并对所述历史运行数据进行预处理，以得到相应的处理后数据；
基于所述处理后数据中与各所述风电机组对应的功率以及最小二乘法建立不同功率区间下的风速与桨距角的关系曲线簇，并基于各所述关系曲线簇构建相应的风电机组修正风速估计模型；
基于所述风电机组修正风速估计模型以及各所述风电机组的实时运行数据，得到每个工况条件下各所述风电机组的修正风速数据；
通过所述修正风速数据及机组理论功率曲线得到各所述风电机组实时的理论功率，并基于所述理论功率完成对当前风电场定场址条件下的理论电量的评估操作。
2.根据权利要求1所述的风电场定场址条件下的理论电量评估方法，其特征在于，所述获取当前风电场中各风电机组的历史运行数据，包括：
获取当前风电场中各风电机组的历史运行数据；所述历史运行数据中包括与各所述风电机组分别对应的风速、功率、桨距角、机组状态字、机组主状态机。
3.根据权利要求1所述的风电场定场址条件下的理论电量评估方法，其特征在于，所述对所述历史运行数据进行预处理，包括：
基于预设数据预处理规则分别对所述历史运行数据进行数据降采样和非正常发电状态数据清洗，以完成相应的预处理操作。
4.根据权利要求1所述的风电场定场址条件下的理论电量评估方法，其特征在于，所述基于所述处理后数据中与各所述风电机组对应的功率以及最小二乘法建立不同功率区间下的风速与桨距角的关系曲线簇，包括：
对所述处理后数据中与各所述风电机组对应的功率进行区间划分，得到若干个功率区间；
通过最小二乘法拟合各所述功率区间的风速与桨距角的关系曲线，得到各所述功率区间下的风速与桨距角的关系曲线簇。
5.根据权利要求1所述的风电场定场址条件下的理论电量评估方法，其特征在于，所述基于各所述关系曲线簇构建相应的风电机组修正风速估计模型，包括：
基于各所述关系曲线簇构建以功率、桨距角作为输入变量的风电机组修正风速估计模型。
6.根据权利要求1所述的风电场定场址条件下的理论电量评估方法，其特征在于，所述基于所述风电机组修正风速估计模型以及各所述风电机组的实时运行数据，得到每个工况条件下各所述风电机组的修正风速数据，包括：
基于所述风电机组修正风速估计模型以及各所述风电机组的实时运行数据中的桨距角和功率，得到每个工况条件下各所述风电机组的修正风速数据。
7.根据权利要求1至6任一项所述的风电场定场址条件下的理论电量评估方法，其特征在于，所述通过所述修正风速数据及机组理论功率曲线得到各所述风电机组实时的理论功率，并基于所述理论功率完成对当前风电场定场址条件下的理论电量的评估操作，包括：
通过机组理论功率曲线以及对应的所述修正风速数据计算单台机组的实时理论功率，得到各所述风电机组实时的理论功率；
基于利用与各所述风电机组对应的所述理论功率得到的与当前风电场对应的目标理论功率，完成对当前风电场定场址条件下的理论电量的评估操作。
8.一种风电场定场址条件下的理论电量评估装置，其特征在于，包括：
数据预处理模块，用于获取当前风电场中各风电机组的历史运行数据，并对所述历史运行数据进行预处理，以得到相应的处理后数据；
模型构建模块，用于基于所述处理后数据中与各所述风电机组对应的功率以及最小二乘法建立不同功率区间下的风速与桨距角的关系曲线簇，并基于各所述关系曲线簇构建相应的风电机组修正风速估计模型；
数据获取模块，用于基于所述风电机组修正风速估计模型以及各所述风电机组的实时运行数据，得到每个工况条件下各所述风电机组的修正风速数据；
评估完成模块，用于通过所述修正风速数据及机组理论功率曲线得到各所述风电机组实时的理论功率，并基于所述理论功率完成对当前风电场定场址条件下的理论电量的评估操作。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
存储器，用于保存计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序以实现如权利要求1至7任一项所述的风电场定场址条件下的理论电量评估方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于保存计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的风电场定场址条件下的理论电量评估方法。
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