CN109960818B - 生成风电场的模拟风速数据的方法及装置 - Google Patents

Abstract

提供一种生成风电场的模拟风速数据的方法及装置。所述方法包括：获取特定风电场的特定时间段内的历史风速数据，其中，所述历史风速数据包括所述特定时间段内的各时间点的历史风速值；统计所述历史风速数据的差分分布情况，其中，所述历史风速数据的差分分布情况指示相邻时间点的历史风速值之间的差分值的分布情况；基于所述历史风速数据，生成符合所述历史风速数据的差分分布情况的随机风速数据，其中，所述随机风速数据包括所述特定时间段内的各时间点的随机风速值；将生成的随机风速数据作为当前风电场的所述特定时间段内的模拟风速数据。

Description

生成风电场的模拟风速数据的方法及装置

技术领域

本发明总体说来涉及风力发电技术领域，更具体地讲，涉及一种生成风电场的模拟风速数据的方法及装置。

背景技术

随着风力发电的大规模发展，风电总的装机容量越来越大，风力发电逐渐成为重要的能源角色。在风电相关领域，经常需要生成一些与实际风速数据特性相似的随机风速数据，以用于对与风速相关的程序进行测试，或者用于绘制一些与风速数据相关的展示图(例如，风速数据的曲线)等。

目前，通常是基于实际风速数据的威布尔分布情况，来生成相应的随机风速数据。然而，通过这种方式生成的随机风速数据，虽然威布尔分布参数与实际风速数据的威布尔分布参数相似，但波动特性相较于实际风速数据的波动特性差别较大，难以满足应用需求。

例如，图2示出了基于图1示出的实际风速数据的威布尔分布参数生成的随机风速数据的曲线，可以看出，生成的随机风速数据的曲线相较于实际风速数据的曲线，局部波动较为剧烈。

发明内容

本发明的示例性实施例在于提供一种生成风电场的模拟风速数据的方法及装置，其能够解决现有技术存在的生成的模拟风速数据与实际风速数据之间波动特性差别较大的问题。

根据本发明的示例性实施例，提供一种生成风电场的模拟风速数据的方法，所述方法包括：获取特定风电场的特定时间段内的历史风速数据，其中，所述历史风速数据包括所述特定时间段内的各时间点的历史风速值；统计所述历史风速数据的差分分布情况，其中，所述历史风速数据的差分分布情况指示相邻时间点的历史风速值之间的差分值的分布情况；基于所述历史风速数据，生成符合所述历史风速数据的差分分布情况的随机风速数据，其中，所述随机风速数据包括所述特定时间段内的各时间点的随机风速值；将生成的随机风速数据作为当前风电场的所述特定时间段内的模拟风速数据。

可选地，统计所述历史风速数据的差分分布情况的步骤包括：将所述历史风速数据的风速值范围以预定间隔划分为多个风速段；确定各时间点的历史风速值所属的风速段；分别统计每个风速段的差分分布情况，其中，所述风速段的差分分布情况指示该风速段内的历史风速值与该历史风速值的下一时间点的历史风速值之间的差分值的分布情况。

可选地，基于所述历史风速数据，生成符合所述历史风速数据的差分分布情况的随机风速数据的步骤包括：针对所述特定时间段内的每个时间点，分别执行以下步骤：确定该时间点的上一时间点的历史风速值所属的风速段；生成符合确定的风速段的差分分布情况的随机差分值；将该时间点的上一时间点的历史风速值和生成的随机差分值叠加，以得到该时间点的随机风速值。

可选地，分别统计每个风速段的差分分布情况的步骤包括：针对每个风速段，分别执行以下步骤：统计该风速段内的历史风速值与该历史风速值的下一时间点的历史风速值之间的差分值落在各差分段内的概率分布，其中，各差分段的长度相同；将统计的该风速段的差分值的概率分布转换为该风速段的差分值的累积概率分布。

可选地，生成符合确定的风速段的差分分布情况的随机差分值的步骤包括：生成一个大于等于0且小于等于1的均匀随机数；确定生成的均匀随机数所对应的确定的风速段的差分值的累积概率分布的概率区间；基于确定的概率区间所对应的差分段生成一个差分值作为随机差分值。

可选地，所述特定风电场为当前风电场、当前风电场的邻近风电场以及与当前风电场的风速特性相似的风电场之一。

可选地，将生成的随机风速数据作为当前风电场的所述特定时间段内的模拟风速数据的步骤包括：统计所述历史风速数据在所述特定时间段内的整体分布情况；统计所述随机风速数据在所述特定时间段内的整体分布情况；当所述历史风速数据的整体分布情况与所述随机风速数据的整体分布情况之间的差异满足预设条件时，将所述随机风速数据作为当前风电场的所述特定时间段内的模拟风速数据。

可选地，所述历史风速数据在所述特定时间段内的整体分布情况包括：所述历史风速数据在所述特定时间段内的威布尔分布情况；所述随机风速数据在所述特定时间段内的整体分布情况包括：所述随机风速数据在所述特定时间段内的威布尔分布情况。

根据本发明的另一示例性实施例，提供一种生成风电场的模拟风速数据的装置，所述装置包括：历史风速数据获取单元，被配置为获取特定风电场的特定时间段内的历史风速数据，其中，所述历史风速数据包括所述特定时间段内的各时间点的历史风速值；差分分布统计单元，被配置为统计所述历史风速数据的差分分布情况，其中，所述历史风速数据的差分分布情况指示相邻时间点的历史风速值之间的差分值的分布情况；随机风速数据生成单元，被配置为基于所述历史风速数据，生成符合所述历史风速数据的差分分布情况的随机风速数据，其中，所述随机风速数据包括所述特定时间段内的各时间点的随机风速值；模拟风速数据确定单元，被配置为将生成的随机风速数据作为当前风电场的所述特定时间段内的模拟风速数据。

可选地，差分分布统计单元还被配置为：将所述历史风速数据的风速值范围以预定间隔划分为多个风速段；确定各时间点的历史风速值所属的风速段；分别统计每个风速段的差分分布情况，其中，所述风速段的差分分布情况指示该风速段内的历史风速值与该历史风速值的下一时间点的历史风速值之间的差分值的分布情况。

可选地，随机风速数据生成单元还被配置为针对所述特定时间段内的每个时间点，分别执行以下操作：确定该时间点的上一时间点的历史风速值所属的风速段；生成符合确定的风速段的差分分布情况的随机差分值；将该时间点的上一时间点的历史风速值和生成的随机差分值叠加，以得到该时间点的随机风速值。

可选地，差分分布统计单元还被配置为针对每个风速段，分别执行以下操作：统计该风速段内的历史风速值与该历史风速值的下一时间点的历史风速值之间的差分值落在各差分段内的概率分布，其中，各差分段的长度相同；将统计的该风速段的差分值的概率分布转换为该风速段的差分值的累积概率分布。

可选地，随机风速数据生成单元还被配置为：生成一个大于等于0且小于等于1的均匀随机数；确定生成的均匀随机数所对应的确定的风速段的差分值的累积概率分布的概率区间；基于确定的概率区间所对应的差分段生成一个差分值作为随机差分值。

可选地，所述特定风电场为当前风电场、当前风电场的邻近风电场以及与当前风电场的风速特性相似的风电场之一。

可选地，模拟风速数据确定单元还被配置为：统计所述历史风速数据在所述特定时间段内的整体分布情况；统计所述随机风速数据在所述特定时间段内的整体分布情况；当所述历史风速数据的整体分布情况与所述随机风速数据的整体分布情况之间的差异满足预设条件时，将所述随机风速数据作为当前风电场的所述特定时间段内的模拟风速数据。

可选地，所述历史风速数据在所述特定时间段内的整体分布情况包括：所述历史风速数据在所述特定时间段内的威布尔分布情况；所述随机风速数据在所述特定时间段内的整体分布情况包括：所述随机风速数据在所述特定时间段内的威布尔分布情况。

根据本发明的另一示例性实施例，提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，当所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的生成风电场的模拟风速数据的方法。

根据本发明的另一示例性实施例，提供一种计算装置，所述计算装置包括：处理器；存储器，存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如上所述的生成风电场的模拟风速数据的方法。

根据本发明示例性实施例的生成风电场的模拟风速数据的方法及装置，生成的模拟风速数据与历史风速数据之间，无论是整体分布情况，还是波动特性都较为近似，能够满足应用需求。

将在接下来的描述中部分阐述本发明总体构思另外的方面和/或优点，还有一部分通过描述将是清楚的，或者可以经过本发明总体构思的实施而得知。

附图说明

通过下面结合示例性地示出实施例的附图进行的描述，本发明示例性实施例的上述和其他目的和特点将会变得更加清楚，其中：

图1示出实际风速数据的曲线的示例；

图2示出根据现有技术生成的随机风速数据的曲线的示例；

图3示出根据本发明示例性实施例的生成风电场的模拟风速数据的方法的流程图；

图4示出根据本发明示例性实施例的统计历史风速数据的差分分布情况的方法的流程图；

图5示出根据本发明示例性实施例的不同风速段的差分分布情况的直方图；

图6示出根据本发明示例性实施例的生成随机风速数据的方法的流程图；

图7示出历史风速数据的曲线的示例；

图8示出根据本发明的示例性实施例生成的随机风速数据的曲线的示例；

图9示出根据本发明示例性实施例的生成风电场的模拟风速数据的装置的框图。

具体实施方式

现将详细参照本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中，相同的标号始终指的是相同的部件。以下将通过参照附图来说明所述实施例，以便解释本发明。

图3示出根据本发明示例性实施例的生成风电场的模拟风速数据的方法的流程图。这里，所述风电场即需要生成模拟风速数据的风电场，以下，称为当前风电场。

参照图3，在步骤S10，获取特定风电场的特定时间段内的历史风速数据。

这里，所述历史风速数据包括：所述特定时间段内的各时间点的历史风速值。作为示例，历史风速值可以是实际检测到的风速值。

应该理解，所述特定时间段内的相邻时间点之间间隔预定时间间隔。作为示例，所述预定时间间隔可以是15分钟。

作为示例，所述特定风电场可为当前风电场、当前风电场的邻近风电场以及与当前风电场的风速特性相似的风电场之一。

在步骤S20，统计所述历史风速数据的差分分布情况。这里，所述历史风速数据的差分分布情况指示相邻时间点的历史风速值之间的差分值的分布情况。

下面，将结合图4和图5来详细说明统计所述历史风速数据的差分分布情况的方法的示例性实施例。

在步骤S30，基于所述历史风速数据，生成符合所述历史风速数据的差分分布情况的随机风速数据。这里，所述随机风速数据包括：所述特定时间段内的各时间点的随机风速值。

下面，将结合图6来详细说明生成符合所述历史风速数据的差分分布情况的随机风速数据的方法的示例性实施例。

在步骤S40，将生成的随机风速数据作为当前风电场的所述特定时间段内的模拟风速数据。根据本发明的示例实施例生成的模拟风速数据与所述历史风速数据之间，在所述指定时间段内的整体分布情况近似，并且在所述指定时间段内的波动特性也近似。

作为示例，可直接将生成的随机风速数据作为当前风电场的所述特定时间段内的模拟风速数据。

作为另一示例，可统计所述历史风速数据在所述特定时间段内的整体分布情况，并统计生成的随机风速数据在所述特定时间段内的整体分布情况；然后，可当所述历史风速数据的整体分布情况与所述随机风速数据的整体分布情况之间的差异满足预设条件时，将所述随机风速数据作为当前风电场的所述特定时间段内的模拟风速数据。

进一步地，作为示例，所述历史风速数据在所述特定时间段内的整体分布情况可包括：所述历史风速数据在所述特定时间段内的威布尔分布(Weibull distribution)情况；所述随机风速数据在所述特定时间段内的整体分布情况可包括：所述随机风速数据在所述特定时间段内的威布尔分布情况。

从概率论和统计学角度来看，威布尔分布是连续性的概率分布，其概率密度f可如下式所示：

其中，x是随机变量，λ是比例参数(scale parameter)，k是形状参数(shapeparameter)，其中，λ＞0，k＞0。

例如，当所述历史风速数据的威布尔分布参数λ与所述随机风速数据的威布尔分布参数λ之间的差值小于第一预设阈值，并且，所述历史风速数据的威布尔分布参数k与所述随机风速数据的威布尔分布参数k之间的差值小于第二预设阈值时，可将所述随机风速数据作为当前风电场的所述特定时间段内的模拟风速数据。

此外，也可通过其他分布统计参数来衡量所述历史风速数据和所述随机风速数据在所述特定时间段内的整体分布情况。例如，所述分布统计参数可包括以下项之中的至少一项：平均值、方差、标准差。

图4示出根据本发明示例性实施例的统计历史风速数据的差分分布情况的方法的流程图。这里，所述方法可在执行步骤S20时被执行。

在步骤S201，将所述历史风速数据的风速值范围以预定间隔划分为多个风速段。

作为示例，所述预定间隔可为1米/秒或者0.5米/秒。例如，当所述预定间隔为1m/s时，将所述历史风速数据的风速值范围以1米/秒为步长进行分段，例如，划分为：[0，1)、[1，2)、[2，3)等多个风速段。

在步骤S202，确定各时间点的历史风速值所属的风速段。

在步骤S203，分别统计每个风速段的差分分布情况。这里，所述风速段的差分分布情况指示该风速段内的历史风速值与该历史风速值的下一时间点的历史风速值之间的差分值的分布情况。这里，历史风速值与该历史风速值的下一时间点的历史风速值之间的差分值可以是：该历史风速值的下一时间点的历史风速值减去该历史风速值所得到的差值。

作为示例，可针对每个风速段，分别执行以下步骤来获取每个风速段的差分分布情况：统计该风速段内的历史风速值与该历史风速值的下一时间点的历史风速值之间的差分值落在各差分段内的概率分布；将统计的该风速段的差分值的概率分布转换为该风速段的差分值的累积概率分布。这里，应该理解，各差分段的长度相同。

图5示出根据本发明示例性实施例的不同风速段的差分分布情况的直方图。如图5所示，x轴指示每个数据点的历史风速值，y轴指示每个数据点的下一时间点的历史风速值与该数据点的历史风速值之间的差值，z轴指示各个分布区域内的数据点的数量，也即，每个风速段与每个差分段形成的区域内的数据点的数量。

图6示出根据本发明示例性实施例的生成符合所述历史风速数据的差分分布情况的随机风速数据的方法的流程图。这里，所述方法可在执行步骤S30时被执行，可针对所述特定时间段内的每个时间点，分别执行步骤S301至步骤S303来生成每个时间点的随机风速值。

在步骤S301，确定该时间点的上一时间点的历史风速值所属的风速段。

在步骤S302，生成符合确定的风速段的差分分布情况的随机差分值。

作为示例，当风速段的差分分布情况为风速段的差分值的累积概率分布情况时，步骤S302可包括以下步骤：生成一个大于等于0且小于等于1的均匀随机数；然后，确定生成的均匀随机数所对应的在步骤S301确定的风速段的差分值的累积概率分布的概率区间；接下来，基于确定的概率区间所对应的差分段生成一个差分值作为随机差分值。

作为示例，可将确定的概率区间所对应的差分段的一个端点对应的差分值作为随机差分值；或者，可将确定的概率区间所对应的差分段的中间值(即，两个端点对应的差分值的均值)作为随机差分值。此外，作为示例，也可随机生成一个属于确定的概率区间所对应的差分段的值作为随机差分值。

在步骤S303，将该时间点的上一时间点的历史风速值和生成的随机差分值叠加，以得到该时间点的随机风速值。

例如，当所述特定时间段内的某一时间点的上一时间点的历史风速值为5m/s时，在步骤S301，确定5m/s所属的风速段为[5，6)这一风速段，例如，如果有4个历史风速值属于[5，6)这一风速段，其中，每一历史风速值与其下一时间点的历史风速值之间的差分值分别为：-0.5、0、0.5、1，则[5，6)这一风速段对应的差分值-0.5、0、0.5、1，落在差分段[-1，0)、[0，1)、[1，2)的概率分布为：0.25、0.5、0.25，相应地，[5，6)这一风速段对应的差分值-0.5、0、0.5、1，落在差分段[-1，0)、[0，1)、[1，2)的累积概率分布为：0.25、0.75、1，累积概率分布的概率区间则为[0，0.25]、(0.25，0.75]、(0.75，1]，分别对应差分段[-1，0)、[0，1)、[1，2)。然后，在步骤S302，生成一个大于等于0且小于等于1的均匀随机数，例如，如果生成的均匀随机数为0.4，由于均匀随机数0.4大于0.25且小于0.75，则均匀随机数0.4对应的累积概率分布的区间为(0.25，0.75]，而这一区间对应的差分段为[0，1)，因此，可基于差分段[0，1)来生成一个差分值作为随机差分值，例如，可将差分段[0，1)的左端点0m/s作为随机差分值。接下来，在步骤S303，将该时间点的上一时间点的历史风速值5m/s和生成的随机差分值0m/s叠加，则得到该时间点的随机风速值为5m/s。

图8示出根据本发明示例性实施例的生成风电场的模拟风速数据的方法基于图7所示的历史风速数据所生成的随机风速数据的曲线，可以看出，两者的总体分布情况较为近似，其中，图7示出的历史风速数据的威布尔分布参数λ为8.2033，k为1.7307；图8示出的随机风速数据的威布尔分布参数λ为8.6814，k为2.0676，两者的威布尔分布参数之间的差值较小，在可接受范围内。并且，两者的波动特性较为近似，生成的随机风速数据具有一定的波动性，并且在短时间内具有相当的连续性。

图9示出根据本发明示例性实施例的生成风电场的模拟风速数据的装置的框图。如图9所示，根据本发明示例性实施例的生成风电场的模拟风速数据的装置包括：历史风速数据获取单元10、差分分布统计单元20、随机风速数据生成单元30和模拟风速数据确定单元40。

具体说来，历史风速数据获取单元10被配置为获取特定风电场的特定时间段内的历史风速数据，其中，所述历史风速数据包括所述特定时间段内的各时间点的历史风速值。

作为示例，所述特定风电场可为当前风电场、当前风电场的邻近风电场以及与当前风电场的风速特性相似的风电场之一。

差分分布统计单元20被配置为统计所述历史风速数据的差分分布情况，其中，所述历史风速数据的差分分布情况指示相邻时间点的历史风速值之间的差分值的分布情况。

作为示例，差分分布统计单元20还可被配置为：将所述历史风速数据的风速值范围以预定间隔划分为多个风速段；确定各时间点的历史风速值所属的风速段；分别统计每个风速段的差分分布情况，其中，所述风速段的差分分布情况指示该风速段内的历史风速值与该历史风速值的下一时间点的历史风速值之间的差分值的分布情况。

作为示例，差分分布统计单元20还可被配置为针对每个风速段，分别执行以下操作：统计该风速段内的历史风速值与该历史风速值的下一时间点的历史风速值之间的差分值落在各差分段内的概率分布，其中，各差分段的长度相同；将统计的该风速段的差分值的概率分布转换为该风速段的差分值的累积概率分布。

随机风速数据生成单元30被配置为基于所述历史风速数据，生成符合所述历史风速数据的差分分布情况的随机风速数据，其中，所述随机风速数据包括所述特定时间段内的各时间点的随机风速值。

作为示例，随机风速数据生成单元30还可被配置为针对所述特定时间段内的每个时间点，分别执行以下操作：确定该时间点的上一时间点的历史风速值所属的风速段；生成符合确定的风速段的差分分布情况的随机差分值；将该时间点的上一时间点的历史风速值和生成的随机差分值叠加，以得到该时间点的随机风速值。

作为示例，随机风速数据生成单元30还可被配置为：生成一个大于等于0且小于等于1的均匀随机数；确定生成的均匀随机数所对应的确定的风速段的差分值的累积概率分布的概率区间；基于确定的概率区间所对应的差分段生成一个差分值作为随机差分值。

模拟风速数据确定单元40被配置为将生成的随机风速数据作为当前风电场的所述特定时间段内的模拟风速数据。

作为示例，模拟风速数据确定单元40还可被配置为：统计所述历史风速数据在所述特定时间段内的整体分布情况；统计所述随机风速数据在所述特定时间段内的整体分布情况；当所述历史风速数据的整体分布情况与所述随机风速数据的整体分布情况之间的差异满足预设条件时，将所述随机风速数据作为当前风电场的所述特定时间段内的模拟风速数据。

作为示例，所述历史风速数据在所述特定时间段内的整体分布情况可包括：所述历史风速数据在所述特定时间段内的威布尔分布情况；所述随机风速数据在所述特定时间段内的整体分布情况可包括：所述随机风速数据在所述特定时间段内的威布尔分布情况。

应该理解，根据本发明示例性实施例的生成风电场的模拟风速数据的装置的具体实现方式可参照结合图3至图8描述的相关具体实现方式来实现，在此不再赘述。

根据本发明的示例性实施例的存储有计算机程序的计算机可读存储介质，当所述计算机程序被处理器执行时实现上述示例性实施例所述的生成风电场的模拟风速数据的方法。

根据本发明的示例性实施例的计算装置包括：处理器(未示出)和存储器(未示出)，其中，存储器存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现上述示例性实施例所述的生成风电场的模拟风速数据的方法。

根据本发明示例性实施例的生成风电场的模拟风速数据的方法及装置，生成的模拟风速数据与历史风速数据之间，无论是整体分布情况，还是波动特性都较为近似，能够满足应用需求。

此外，应该理解，根据本发明示例性实施例的生成风电场的模拟风速数据的装置中的各个单元可被实现硬件组件和/或软件组件。本领域技术人员根据限定的各个单元所执行的处理，可以例如使用现场可编程门阵列(FPGA)或专用集成电路(ASIC)来实现各个单元。

此外，根据本发明示例性实施例的生成风电场的模拟风速数据的方法可以被实现为计算机可读记录介质中的计算机代码。本领域技术人员可以根据对上述方法的描述来实现所述计算机代码。当所述计算机代码在计算机中被执行时实现本发明的上述方法。

虽然已表示和描述了本发明的一些示例性实施例，但本领域技术人员应该理解，在不脱离由权利要求及其等同物限定其范围的本发明的原理和精神的情况下，可以对这些实施例进行修改。

Claims (18)

1.一种生成风电场的模拟风速数据的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取特定风电场的特定时间段内的历史风速数据，其中，所述历史风速数据包括所述特定时间段内的各时间点的历史风速值；

统计所述历史风速数据的差分分布情况，其中，所述历史风速数据的差分分布情况指示相邻时间点的历史风速值之间的差分值的分布情况；

基于所述历史风速数据，生成符合所述历史风速数据的差分分布情况的随机风速数据，其中，所述随机风速数据包括所述特定时间段内的各时间点的随机风速值；

当所述随机风速数据的整体分布情况与所述历史风速数据的整体分布情况之间的差异满足预设条件时，将所述随机风速数据作为当前风电场的所述特定时间段内的模拟风速数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，统计所述历史风速数据的差分分布情况的步骤包括：

将所述历史风速数据的风速值范围以预定间隔划分为多个风速段；

确定各时间点的历史风速值所属的风速段；

分别统计每个风速段的差分分布情况，其中，所述风速段的差分分布情况指示该风速段内的历史风速值与该历史风速值的下一时间点的历史风速值之间的差分值的分布情况。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述历史风速数据，生成符合所述历史风速数据的差分分布情况的随机风速数据的步骤包括：针对所述特定时间段内的每个时间点，分别执行以下步骤：

确定该时间点的上一时间点的历史风速值所属的风速段；

生成符合确定的风速段的差分分布情况的随机差分值；

将该时间点的上一时间点的历史风速值和生成的随机差分值叠加，以得到该时间点的随机风速值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，分别统计每个风速段的差分分布情况的步骤包括：针对每个风速段，分别执行以下步骤：

统计该风速段内的历史风速值与该历史风速值的下一时间点的历史风速值之间的差分值落在各差分段内的概率分布，其中，各差分段的长度相同；

将统计的该风速段的差分值的概率分布转换为该风速段的差分值的累积概率分布。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，生成符合确定的风速段的差分分布情况的随机差分值的步骤包括：

生成一个大于等于0且小于等于1的均匀随机数；

确定生成的均匀随机数所对应的确定的风速段的差分值的累积概率分布的概率区间；

基于确定的概率区间所对应的差分段生成一个差分值作为随机差分值。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特定风电场为当前风电场、当前风电场的邻近风电场以及与当前风电场的风速特性相似的风电场之一。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

统计所述历史风速数据在所述特定时间段内的整体分布情况；

统计所述随机风速数据在所述特定时间段内的整体分布情况。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，

所述历史风速数据在所述特定时间段内的整体分布情况包括：所述历史风速数据在所述特定时间段内的威布尔分布情况；

所述随机风速数据在所述特定时间段内的整体分布情况包括：所述随机风速数据在所述特定时间段内的威布尔分布情况。

9.一种生成风电场的模拟风速数据的装置，其特征在于，所述装置包括：

历史风速数据获取单元，被配置为获取特定风电场的特定时间段内的历史风速数据，其中，所述历史风速数据包括所述特定时间段内的各时间点的历史风速值；

差分分布统计单元，被配置为统计所述历史风速数据的差分分布情况，其中，所述历史风速数据的差分分布情况指示相邻时间点的历史风速值之间的差分值的分布情况；

随机风速数据生成单元，被配置为基于所述历史风速数据，生成符合所述历史风速数据的差分分布情况的随机风速数据，其中，所述随机风速数据包括所述特定时间段内的各时间点的随机风速值；

模拟风速数据确定单元，被配置为当所述随机风速数据的整体分布情况与所述历史风速数据的整体分布情况之间的差异满足预设条件时，将所述随机风速数据作为当前风电场的所述特定时间段内的模拟风速数据。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，差分分布统计单元还被配置为：

将所述历史风速数据的风速值范围以预定间隔划分为多个风速段；

确定各时间点的历史风速值所属的风速段；

分别统计每个风速段的差分分布情况，其中，所述风速段的差分分布情况指示该风速段内的历史风速值与该历史风速值的下一时间点的历史风速值之间的差分值的分布情况。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，随机风速数据生成单元还被配置为针对所述特定时间段内的每个时间点，分别执行以下操作：

确定该时间点的上一时间点的历史风速值所属的风速段；

生成符合确定的风速段的差分分布情况的随机差分值；

将该时间点的上一时间点的历史风速值和生成的随机差分值叠加，以得到该时间点的随机风速值。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，差分分布统计单元还被配置为针对每个风速段，分别执行以下操作：

统计该风速段内的历史风速值与该历史风速值的下一时间点的历史风速值之间的差分值落在各差分段内的概率分布，其中，各差分段的长度相同；

将统计的该风速段的差分值的概率分布转换为该风速段的差分值的累积概率分布。

13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，随机风速数据生成单元还被配置为：

生成一个大于等于0且小于等于1的均匀随机数；

确定生成的均匀随机数所对应的确定的风速段的差分值的累积概率分布的概率区间；

基于确定的概率区间所对应的差分段生成一个差分值作为随机差分值。

14.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述特定风电场为当前风电场、当前风电场的邻近风电场以及与当前风电场的风速特性相似的风电场之一。

15.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，模拟风速数据确定单元还被配置为：

统计所述历史风速数据在所述特定时间段内的整体分布情况；

统计所述随机风速数据在所述特定时间段内的整体分布情况。

16.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，

所述历史风速数据在所述特定时间段内的整体分布情况包括：所述历史风速数据在所述特定时间段内的威布尔分布情况；

所述随机风速数据在所述特定时间段内的整体分布情况包括：所述随机风速数据在所述特定时间段内的威布尔分布情况。

17.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，其特征在于，当所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中的任意一项所述的生成风电场的模拟风速数据的方法。

18.一种计算装置，其特征在于，所述计算装置包括：

处理器；

存储器，存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至8中的任意一项所述的生成风电场的模拟风速数据的方法。

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