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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于不确定性与尾流模型的风电场发电量评估方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115577973B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211395561.7，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种基于不确定性与尾流模型的风电场发电量评估方法是由黄国庆;刘瑞莉;彭留留;周绪红;杨庆山;蔡继峰设计研发完成，并于2022-11-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于不确定性与尾流模型的风电场发电量评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于不确定性与尾流模型的风电场发电量评估方法，具体为：对长期参考风速数据进行统计分析，得到蒙特卡罗模拟的输入年平均风速；基于长期订正之MCP法进行风速外推，得到测风塔参考高度的风速；基于垂直外推，得到测风塔轮毂高度的风速；基于风流模型的水平外推，得到风电场内各座风机轮毂高度的风速；考虑尾流效应，得到尾流折减后的风速；获得空气密度与功率曲线的概率模型；计算风电场内各座风机的AEP；循环1000次后，得到风电场内各座风机的AEP的不确定度，最终获得风电场发电量的不确定度。本发明可获得整个风电场以及每座风机的AEP及其不确定度，对运行风电场的考核标准有一定的指导和参考意义。

本发明授权一种基于不确定性与尾流模型的风电场发电量评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于不确定性与尾流模型的风电场发电量评估方法，其特征在于，具体为： 步骤1：对长期参考风速数据进行统计分析，得到蒙特卡罗模拟的输入年平均风速； 步骤2：基于长期订正之测量-相关-预测MCP法进行风速外推，得到测风塔参考高度的风速； 步骤3：基于垂直外推，得到测风塔轮毂高度的风速； 步骤4：基于风流模型的水平外推，得到风电场内各座风机轮毂高度的风速； 由测风塔风速时程求得任意一座风机i位置风速时程根据风流模型，假设满足其中Si为加速效应因子，且风流模型中加速因子Si与实测风速比值Ri的误差模型表示如下： 其中，Si为风流模型中两位置处风速比值，Ri表示为两个位置的真实风速的比值；加速效应误差满足均值为0，标准差即合成不确定度为ui的正态分布，且合成不确定度表示为： 其中， 其中，表示与距离有关的不确定度，λ为不确定度渐近值且取值为10％，表示测风塔与风机i之间的距离，L1为距离因子且取值为1km；表示与加速因子有关的不确定度；首先得到风场各座风机位置处的加速效应因子Si，然后基于以上距离不确定度与加速因子不确定度，得到合成不确定度以及误差，进而推算真实比值Ri，从而得到各座风机处的风速时程； 步骤5：考虑尾流效应，得到尾流折减后的风速； Jensen模型中的风速亏损率表示为： 其中，ΔVij表示受到风机i影响的风机j的风速亏损率；是风机i的推力系数；Di是风机i的风轮直径；xij风机i和风机j之间的距离；ξ尾流下降系数，表示为： 其中zhub和z0分别表示风机轮毂高度与地表粗糙度高度； 如果风机j受到n座风机的影响，线性叠加准则以及亏损后的风速为： 其中，ΔVj表示风机j风速的总亏损率；表示风机j在尾流亏损后的可利用风速，表示基于流场模型得到的风机j风速； 步骤6：获得空气密度与功率曲线的概率模型； 步骤7：计算风电场内各座风机的AEP； 步骤8：将步骤1至步骤7循环1000次后，得到风电场内各座风机的AEP的不确定度，最终获得风电场发电量的不确定度。

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