一种跨尺度物理场数据驱动的风电场负切变识别方法及系统

本发明一种跨尺度物理场数据驱动的风电场负切变识别方法及系统，属于风力发电领域。本发明先依托中小尺度耦合高分辨率风场模拟，搭建风电场多工况风场样本库，提取虚拟测点多高度风参数、机组前置多高度风速数据；将风场数据构造为神经网络输入、输出特征向量，经标准化处理后划分数据集，通过网格搜索与交叉验证优化超参数，训练多输入多输出神经网络模型，建立来流风况与机组前置多层风速的非线性映射关系；采用多项评价指标验证模型预测性能，基于预测风速拟合风廓线求解风切变系数，依据系数正负判定机组前方负切变工况，结合机组位置输出负切变识别结果与空间分布。本发明可在保留高分辨率风场信息前提下，获取风电场多机组负切变空间分布。