CN104732099A - 一种适用于中国海的近岸海域波功率密度参数化计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种适用于中国海的近岸海域波功率密度参数化计算方法，包括如下步骤：首先，构造波功率密度多项式模型；然后，从某一年的全年的若干个近岸海域的MASNUM海浪数值模式中获取若干个近岸海域中对应的有效波高、能量周期和波功率密度；将有效波高、能量周期和波功率密度作为多项式模型的参数，拟合出波功率密度多项式模型；最后，利用该多项式模型，实现近岸海域波浪能资源的准确评估。本发明可以通过海浪的参数计算波功率密度。

Description

一种适用于中国海的近岸海域波功率密度参数化计算方法

技术领域

本发明涉及一种适用于中国海的近岸海域波功率密度参数化计算方法。

背景技术

随着人类社会和经济的发展，对于能源的需求与日俱增，对于地球上任何一个国家而言，石油、天然气、煤炭等常规化石能源的储量都是有限的，这些常规化石能源在未来的几十年之内将迅速接近枯竭；另外，常规化石能源的碳排放会导致全球变暖。

常规能源的短缺以及对气候的污染是世界各国需要面临的重大问题，也是阻碍我国建设海洋强国的主要因素之一。新型绿色能源的开发已成为经济社会发展的迫切需求。波浪能是一种重要的海洋可再生能源，具有密度高、分布面广，取之不尽，用之不竭，不产生二氧化碳排放等优点，有极高的开发潜力。波浪能资源的开发利用对于解决常规能源短缺所带来的能源问题以及常规能源碳排放导致的环境问题具有重大战略意义。

合理开发利用波浪能资源可为偏远岛屿的居民生活、海上石油平台、海上渔业生产以及海水淡化等提供电力供应，解决能源供给问题，具有重要的实际应用价值。对波浪能资源的评估是开发利用波浪能资源之前的重要工作，同时也是开发利用波浪能资源的前提条件。由于技术水平的限制，目前的波浪能资源的开发利用主要集中在近岸，近岸波浪能资源的准确评估对于我国波浪能开发项目的决策具有重要的意义。

在最近的几十年里，世界各国的研究工作者利用WAM、WAVEWATCH III以及SWAM等海浪数值模式模拟的结果，针对全球不同海域开展了大量的波浪能资源的评估研究工作。在计算波浪能的波功率密度时主要有两种方法，一种是利用海浪谱的积分进行计算，一种是利用深水的近似模型进行计算。

波功率密度是评价波浪能资源最重要的特征量，中国海近岸水深较浅，直接利用以往的深水模型计算波功率密度会有比较大的误差；另外，模式谱积分的计算模型适用性有限，对海浪谱的依赖较大。建立适用于中国海近岸海域的波浪能波功率密度精确参数化计算模型对于实现近岸波功率密度的精确、快速计算具有重要的意义。

谱积分的方法主要在国外波浪能资源的评估研究中采用，这种方法虽然有比较高的计算精度，但是对于海浪谱的准确性要求较高，准确的海浪谱主要由一些业务化的单位所掌握，获取有一定的难度；另外，由于海浪谱的计算和存储需要占用大量的资源，有些海浪观测和模拟的结果(例如：浮标观测结果、再分析数据模拟的结果)并不提供海浪谱的数据，而是直接提供海浪的参数(例如：有效波高和能量周期等)，这种情况下，谱积分的计算模型无法使用，该模型的普适性较差；

在我国波浪能资源的评估研究中，郑崇伟等人利用海浪模式模拟的海浪参数的结果对中国近海大尺度范围的波功率密度进行了计算，计算时采用的是深水的近似计算模型，这种模型在深水波功率密度的计算中有较高的精度，而中国海近岸海域水深普遍较浅，采用深水近似计算模型计算波功率密度会产生较大的误差，因此计算时需要考虑水深的影响。

以上两种计算模型均存在一定的局限性，不适用于中国海近岸海域波浪能波功率密度的计算，因此需要建立仅依赖于海浪参数的适用于中国海近岸海域波功率密度的精确计算方法。

发明内容

本发明的目的就是为了解决上述问题，提供一种适用于中国海的近岸海域波功率密度参数化计算方法，它具有建立的波功率密度精确参数化计算方法的计算精度明显优于现有方法；该方法可以通过海浪的参数计算波功率密度，是一种参数化的计算方法，该方法的普适性好，计算效率高等优点。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种适用于中国海的近岸海域波功率密度参数化计算方法，包括如下步骤：

首先，构造波功率密度多项式模型；

然后，从某一年的全年的若干个近岸海域的MASNUM海浪数值模式中获取若干个近岸海域中对应的有效波高、能量周期和波功率密度；将有效波高、能量周期和波功率密度作为多项式模型的参数，拟合出波功率密度多项式模型；

最后，利用该多项式模型，实现近岸海域波浪能资源的准确评估。

一种适用于中国海的近岸海域波功率密度参数化计算方法，包括如下步骤：

步骤(1)：构造计算P_w的多项式模型：

$P_w={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n{a}_i{\left(H_s^2{T}_e\right)}^i+C---\left(1\right)$

其中，H_s表示有效波高、T_e表示能量周期、P_w表示波功率密度，a_i表示多项式系数，C表示常数，i表示多项式阶数，i的取值范围为1-n，n的参数含义是多项式次数；

步骤(2)：利用某一年全年的若干个近岸海域的MASNUM海浪数值模式所模拟的数据构造建模数据集；

步骤(3)：从步骤(2)的MASNUM海浪数值模式中提取若干个近岸海域中对应的有效波高H_s、能量周期T_e和波功率密度P_w；

步骤(4)：将步骤(3)提取的若干个近岸海域中对应的有效波高H_s和能量周期T_e作为输入，将波功率密度P_w作为输出，采用最小二乘法进行多项式的拟合，通过多项式拟合获取多项式模型的系数a_i和C，从而建立了计算P_w的多项式模型；

步骤(5)：基于步骤(4)的计算P_w的多项式模型，使用有效波高H_s、能量周期T_e准确计算近岸海域的波功率密度，实现近岸海域波浪能资源的准确评估。

所述步骤(2)的近岸海域的水深不超过75米。

所述步骤(2)的某一年选择2012年。

所述步骤(2)的若干个为3个。

所述步骤(2)的构造建模数据集，分别选择3个小区域2012年4个季节代表月的数据，时间分辨率设定为6小时，空间分辨率设定为6’×6’，以此标准得到的建模数据集的数据量为735380组。

所述季节代表月是1月、4月、7月和10月。

所述步骤(4)的计算P_w的多项式模型如下：

$\begin{array}{c}{P}_w=\\ -8.6661\×{10}^{-9}{\left(H_s^2{T}_e\right)}^4+2.1510\×{10}^{-6}{\left(H_s^2{T}_e\right)}^3+1.1215\×{10}^{-4}{\left(H_s^2{T}_e\right)}^2+0.5361\left(H_s^2{T}_e\right)+\\ 0.0073\end{array}---\left(2\right).$

本发明的有益效果：

1本发明建立的适用于中国海近岸海域波浪能波功率密度的计算方法的计算精度明显高于现有的计算方法；该方法可以直接通过海浪的参数计算波功率密度，计算效率高，而且适用于各种海浪数据集，普适性较好；该方法可以扩展到其它近岸海域，具有一定的可扩展性。

2本发明针对目前已有的波功率密度计算方法存在的问题，利用MASNUM海浪数值模式模拟的近10年中国海近岸3个小区域的海浪场和波功率密度的结果，选择2012年的数据构成建模数据集，建立适用于中国海近岸海域的波浪能波功率密度精确参数化计算方法。

该方法充分考虑了近岸水深的影响，可以提高近岸波功率密度计算的准确性；

其次，该方法直接使用海浪的参数计算波功率密度，可以提高计算的效率，另外，各种手段获取的海浪数据集均可提供海浪的参数，该方法适用于各种海浪数据集，普适性较好；

再次，该方法基于中国海近岸海域模拟的结果建立，方法适用于中国海近岸海域波功率密度的精确计算。

建立的方法专用于中国海近岸海域，具有明显的区域特征。也可以对该方法进行扩展以应用于其它海域，因此具有可扩展性。基于步骤(4)的计算P_w的多项式模型，使用海浪的参数能够准确计算近岸的波功率密度，实现近岸波浪能资源的准确评估。

附图说明

图1为本发明的流程示意图；

图2近岸精确参数化方法计算的P_w与模式谱积分输出的P_w的对比；

图3深水近似模型计算的P_w与模式谱积分输出的P_w的对比；

具体实施方式

下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。

利用MASNUM海浪数值模式模拟的近10年中国海近岸3个小区域的海浪场和波功率密度的结果，选择2012年的数据构成建模数据集，建立了适用于中国海近岸海域的波浪能波功率密度精确参数化计算方法。

由于因此构造计算P_w的多项式模型：

$P_w={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n{a}_i{\left(H_s^2{T}_e\right)}^i+C---\left(1\right)$

为了通过多项式拟合获取多项式计算方法的系数a_i和C，利用2012年一年的中国海3个小区域(近岸浅水区域)的MASNUM模式模拟的数据构造建模数据集，构造建模数据集时，分别选择3个小区域2012年4个季节代表月(1月、4月、7月、10月)的数据，时间分辨率设定为6小时，空间分辨率设定为6’×6’，以此标准得到的建模数据集的数据量为735380组。模式提供的H_s和T_e具有较高的准确性，另外模式输出的P_w直接来自于海浪谱的能谱积分，该方法可以将所有的近岸影响因素都包含在内，因此可以得到最为准确的波功率密度的计算结果。将模式模拟的H_s和T_e作为输入，模式模拟的P_w作为输出，采用最小二乘法进行多项式的拟合，建立了计算P_w的多项式模型，如下：

$\begin{array}{c}{P}_w=\\ -8.6661\×{10}^{-9}{\left(H_s^2{T}_e\right)}^4+2.1510\×{10}^{-6}{\left(H_s^2{T}_e\right)}^3+1.1215\×{10}^{-4}{\left(H_s^2{T}_e\right)}^2+0.5361\left(H_s^2{T}_e\right)+\\ 0.0073\end{array}---\left(2\right).$

模型建模时用到的数据来自于中国海3个近岸的小区域，这些区域内水深不超过75米，因此建立的多项式模型主要适合于中国海近岸浅水和中等水深区域P_w的计算。

本发明利用MASNUM海浪数值模式模拟的近10年中国海近岸3个小区域的海浪场(有效波高H_s和能量周期T_e)和波功率密度的结果，选择2012年的数据构成建模数据集，建立了适用于中国海近岸海域的波浪能波功率密度精确参数化计算方法，基于该方法，使用海浪的参数即可准确的计算近岸的波功率密度，实现近岸波浪能资源的准确评估。

为了验证建立的近岸P_w精确参数化计算方法的准确性，利用2011年一年的中国海3个小区域(近岸浅水区域)的MASNUM模式模拟的数据构造验证数据集，构造验证数据集时，分别选择了3个小区域2011年全年的数据，时间分辨率设定为6小时，空间分辨率设定为6’×6’，以此标准得到的验证数据集的数据量为2172343组。然后，分别利用深水近似模型和近岸精确参数化方法计算P_w，与模式谱积分输出的P_w进行了对比，对比的结果如图1、2，表1所示。

表1 深水近似模型与近岸精确参数化方法精度指标对比

由结果可见，近岸精确参数化方法计算的平均偏差(Bias)为-0.02kw/m，均方根误差(RMSE)为0.18kw/m，相关系数(CC)为0.99，计算精度明显优于现有的深水近似计算方法。本发明专利建立的方法计算所得的P_w与模式谱积分输出的P_w(准确值)具有较好的一致性，在中国海近岸浅水和中等水深区域，利用该方法，可以直接由海浪的H_s和T_e计算得到准确的P_w。本发明专利建立的方法能够显著提高中国海近岸海域波功率密度计算的准确性，同时又可有效的提高计算的效率。

上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (8)

1.一种适用于中国海的近岸海域波功率密度参数化计算方法，包括如下步骤：

首先，构造波功率密度多项式模型；

然后，从某一年的全年的若干个近岸海域的MASNUM海浪数值模式中获取若干个近岸海域中对应的有效波高、能量周期和波功率密度；将有效波高、能量周期和波功率密度作为多项式模型的参数，拟合出波功率密度多项式模型；

最后，利用该多项式模型，实现近岸海域波浪能资源的准确评估。

2.一种适用于中国海的近岸海域波功率密度参数化计算方法，其特征是，包括如下步骤：

步骤(1)：构造计算P_w的多项式模型：

$P_w={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n{a}_i{\left(H_s^2{T}_e\right)}^i+C---\left(1\right)$

其中，H_s表示有效波高、T_e表示能量周期、P_w表示波功率密度，a_i表示多项式系数，C表示常数，i表示多项式阶数，i的取值范围为1-n，n的参数含义是多项式次数；

步骤(2)：利用某一年全年的若干个近岸海域的MASNUM海浪数值模式所模拟的数据构造建模数据集；

步骤(3)：从步骤(2)的MASNUM海浪数值模式中提取若干个近岸海域中对应的有效波高H_s、能量周期T_e和波功率密度P_w；

步骤(4)：将步骤(3)提取的若干个近岸海域中对应的有效波高H_s和能量周期T_e作为输入，将波功率密度P_w作为输出，采用最小二乘法进行多项式的拟合，通过多项式拟合获取多项式模型的系数a_i和C，从而建立了计算P_w的多项式模型；

步骤(5)：基于步骤(4)的计算P_w的多项式模型，使用有效波高H_s、能量周期T_e准确计算近岸海域的波功率密度，实现近岸海域波浪能资源的准确评估。

3.如权利要求2所述的一种适用于中国海的近岸海域波功率密度参数化计算方法，其特征是，所述步骤(2)的近岸海域的水深不超过75米。

4.如权利要求2所述的一种适用于中国海的近岸海域波功率密度参数化计算方法，其特征是，所述步骤(2)的某一年选择2012年。

5.如权利要求2所述的一种适用于中国海的近岸海域波功率密度参数化计算方法，其特征是，所述步骤(2)的若干个为3个。

6.如权利要求2所述的一种适用于中国海的近岸海域波功率密度参数化计算方法，其特征是，所述步骤(2)的构造建模数据集，分别选择3个小区域2012年4个季节代表月的数据，时间分辨率设定为6小时，空间分辨率设定为6’×6’，以此标准得到的建模数据集的数据量为735380组。

7.如权利要求6所述的一种适用于中国海的近岸海域波功率密度参数化计算方法，其特征是，所述季节代表月是1月、4月、7月和10月。

8.如权利要求2所述的一种适用于中国海的近岸海域波功率密度参数化计算方法，其特征是，所述步骤(4)的计算P_w的多项式模型如下：

$\begin{array}{c}{P}_w=\\ -8.6661\×{10}^{-9}{\left(H_s^2{T}_e\right)}^2+2.1510\×{10}^{-6}{\left(H_s^2{T}_e\right)}^3+1.1215\×{10}^{-4}{\left(H_s^2{T}_e\right)}^2+0.5361\left(H_s^2{T}_e\right)+\\ 0.0073\\ \left(2\right).\end{array}$