CN111680408A - 一种用于海上风电的风资源图谱绘制方法及装置 - Google Patents

一种用于海上风电的风资源图谱绘制方法及装置 Download PDF

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潘冬冬
李健华
黄穗
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Abstract

本发明公开了一种用于海上风电的风资源图谱绘制方法及装置，所述方法包括：采集风资源相关数据并进行资料整理；对风场模拟数据进行降尺度分析，并根据所述地形数据对风场进行调整，生成得到降尺度网格场；基于实际测量数据对所述降尺度网格场进行调整，以及对风向频率分布进行修正；统计风资源参数，所述风资源参数包括平均风速、平均风功率密度、风向频率、Weibull分布参数、叶轮等效风速和叶轮等效风功率密度；根据所述风资源参数进行绘图，生成风资源图谱。本发明能够充分考虑海洋水文要素对海上风资源分布的潜在影响，提高风资源图谱绘制的精度和适用性。

Description

一种用于海上风电的风资源图谱绘制方法及装置
技术领域
本发明涉及海上风电技术领域，尤其是涉及一种用于海上风电的风资源图谱绘制方法及装置。
背景技术
海上风电作为风能利用的新阶段与新方向，相比陆上风电具有更稳定的风能资源、更可观的开发规模、更高效的发电效率、更节省的土地利用和更便利的电网接入等独特优势，因此在世界范围内受到普遍关注。
而海上风资源图谱作为风资源调查与评估的主要载体和直观成果，是制定海上风电开发规划与风电场宏观布局的先决条件，也是后续进行项目机型选择、机位排布、发电量估算和经济指标测算的输入资料。因此，绘制高时空分辨率及高精度的海上风资源图谱具有重要意义。
目前国内海上风资源图谱的绘制方法与陆上风资源图谱的绘制方法基本一致。首先通过气象数值模拟手段，获得一定时空分辨率下的风速、风向、气压、气温和相对湿度模拟结果；然后经实测资料修正后将不同高度的年平均风速、风功率密度用规定色标分级显示，形成专题图层；最后辅以地理信息要素点绘成图。
但是，在对现有技术的研究与实践过程中，本发明的发明人发现，现有的海上风资源图谱的绘制技术仍然存在若干不足，如单纯的气象数值模拟结果难以反映海洋水文条件对海上风资源的潜在影响；利用实测资料修正时缺少代表性和代表范围的定量评估；并且各个高度独立的风速、风功率密度难以全面反映风力发电机组叶轮范围(离海面30～200m)的整体风况等。因此，急需一种能够解决上述问题的海上风电的风资源图谱绘制方法。
发明内容
本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种用于海上风电的风资源图谱绘制方法及装置，能够充分考虑海洋水文要素对海上风资源分布的潜在影响，提高风资源图谱绘制的精度和适用性。
为解决上述问题，本发明的一个实施例提供了一种用于海上风电的风资源图谱绘制方法，至少包括如下步骤：
采集风资源相关数据并进行资料整理；其中，所述资料整理包括海上测风数据检验与处理，以及整理波浪观测数据；
对风场模拟数据进行降尺度分析，并根据所述地形数据对风场进行调整，生成得到降尺度网格场；
基于实际测量数据对所述降尺度网格场进行调整，以及对风向频率分布进行修正；
统计风资源参数，所述风资源参数包括平均风速、平均风功率密度、风向频率、Weibull分布参数、叶轮等效风速和叶轮等效风功率密度；
根据所述风资源参数进行绘图，生成风资源图谱。
作为优选方案，所述风资源相关数据包括中尺度气象模式数据、海上测风数据、波浪观测数据、地形数据、水深数据、已建海上风电场坐标和基础地理信息数据。
作为优选方案，所述海上测风数据检验与处理，具体为：
筛除有效数据完整率低于90％的海上测风塔、浮标和岛屿气象站采集的海上测风数据；
对所述海上测风数据进行不合理数据处理和缺测数据处理。
作为优选方案，所述整理波浪观测数据，具体为：
对所述波浪观测数据中的每月平均波高按照预设高度范围进行统计；
对所述波浪观测数据总的平均周期按照预设时间范围进行统计；
统计出现频率最高的每月平均波高范围和平均周期区间。
作为优选方案，所述对风场模拟数据进行降尺度分析，并根据所述地形数据对风场进行调整，生成得到降尺度网格场，具体包括：
定义降尺度网格标准，将笛卡尔坐标作为参考坐标系，设置网格水平分辨率和垂直分层高度；
将中尺度气象模式模拟风速Um和风向Dm转换为风矢量的um分量和vm分量；
在水平方向上采用反距离加权法将所述um分量和vm分量插值至所述降尺度网格中；
在垂直方向上采用线性插值法将所述um分量和vm分量插值到所述降尺度网格的垂直分层。
作为优选方案，所述对风场模拟数据进行降尺度分析，并根据所述地形数据对风场进行调整，生成得到降尺度网格场，还包括：
若检测所述降尺度网格内存在岛屿，则计算地形对风场的调整效应；
对整个所述降尺度网格采用三维风场无辐射关系进行约束，生成调整后的降尺度网格场。
作为优选方案，所述基于实际测量数据对所述降尺度网格场进行调整，以及对风向频率分布进行修正，具体包括：
将风矢量的u0分量和v0分量，合成为水平风速U0和风向D0；
计算海面拖曳系数Cd；
根据所述波浪观测数据逐月平均的Hm和Tm模拟波浪的季节变化特征对所述海面拖曳系数Cd进行调整，形成10m高度风速和波浪变化的降尺度网格Cd分布；
根据所述水平风速U0进行对数律拟合风速垂直廓线，并根据调整后的Cd中尺度气象模型输出的莫宁-奥布霍夫长度L，采用边界层相似理论对原风速垂直廓线进行修正；
根据Hsieh模型估算海上测风塔、浮标、岛屿气象站的代表范围Rr；
对海上测风塔、浮标、岛屿气象站在测风期间的Ds按16个风向扇区进行频率统计，计算相邻扇区之间的频率差，确定风向频率分布的形态；
对海上测风塔、浮标、岛屿气象站在测风期间的Ds，以及与站点测风同期的降尺度网格D0均按照von Mises分布进行拟合；
统计海上测风塔、浮标和岛屿气象站在测风期间估算的对应的代表范围Rr，取Rr中位数为半径划定影响区域Ar，筛选Ar范围内的格点，计算格点处与站点拟合得到的vonMises分布参数μi的差值dμi，并对不在测风期间内的格点的μi进行修正；
采用反距离加权法对不单独处在任一Ar范围内的格点进行修正。
本发明的一个实施例还提供了一种用于海上风电的风资源图谱绘制装置，包括：
数据整理模块，用于采集风资源相关数据并进行资料整理；其中，所述资料整理包括海上测风数据检验与处理，以及整理波浪观测数据；
降尺度分析模块，用于对风场模拟数据进行降尺度分析，并根据所述地形数据对风场进行调整，生成得到降尺度网格场；
风场修正模块，用于基于实际测量数据对所述降尺度网格场进行调整，以及对风向频率分布进行修正；
风资源参数统计模块，用于统计风资源参数，包括平均风速、平均风功率密度、风向频率、Weibull分布参数、叶轮等效风速和叶轮等效风功率密度；
风资源图谱生成模块，用于根据所述风资源参数进行绘图，生成风资源图谱。
本发明的一个实施例提供了一种用于海上风电的风资源图谱绘制的终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述的用于海上风电的风资源图谱绘制方法。
本发明的一个实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如上述的用于海上风电的风资源图谱绘制方法。
实施本发明实施例，具有如下有益效果：
本发明实施例提供的一种用于海上风电的风资源图谱绘制方法及装置，所述方法包括：采集风资源相关数据并进行资料整理；其中，所述资料整理包括海上测风数据检验与处理，以及整理波浪观测数据；对风场模拟数据进行降尺度分析，并根据所述地形数据对风场进行调整，生成得到降尺度网格场；基于实际测量数据对所述降尺度网格场进行调整，以及对风向频率分布进行修正；统计风资源参数，所述风资源参数包括平均风速、平均风功率密度、风向频率、Weibull分布参数、叶轮等效风速和叶轮等效风功率密度；根据所述风资源参数进行绘图，生成风资源图谱。
与现有技术相比，本发明能够充分考虑海洋水文要素对海上风资源分布的潜在影响，提高风资源图谱绘制的精度和适用性；通过收集中尺度气象模式模拟资料、海上现场测风资料和波浪观测资料、水下地形资料，结合统计-动力混合降尺度技术、考虑波浪效应的海面拖曳系数参数化方案、以及海上测风资料代表范围估计函数，实现高空间分辨率海上风场模拟结果的生成与基于实测水文气象资料的结果修正；另外补充叶轮等效风速、风功率密度的分析成果，进一步增强风资源图谱的代表性和适用性。
附图说明
图1为本发明第一实施例提供的一种用于海上风电的风资源图谱绘制方法的流程示意图；
图2为本发明第一实施例提供的风场模拟数据的降尺度分析的流程示意图；
图3为本发明第一实施例提供的降尺度网格的示意图；
图4为本发明第一实施例提供的基于实测数据的风场修正的流程示意图；
图5为本发明第一实施例提供的生成风资源图谱的流程示意图；
图6为本发明第一实施例提供的风资源图谱的示意图；
图7为本发明第一实施例提供的风资源图谱的平均风速和平均风功率的分级及对应色标表；
图8为本发明第二实施例提供的一种用于海上风电的风资源图谱绘制装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
在本申请的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
首先介绍本发明可以提供的应用场景，如提供一种用于海上风电的风资源图谱绘制方法，绘制海上风电的风资源图谱。
本发明第一实施例：
请参阅图1-7。
如图1所示，本实施例提供了一种用于海上风电的风资源图谱绘制方法，至少包括如下步骤：
S101、采集风资源相关数据并进行资料整理；其中，所述资料整理包括海上测风数据检验与处理，以及整理波浪观测数据；
在优选的实施例中，所述风资源相关数据包括中尺度气象模式数据、海上测风数据、波浪观测数据、地形数据、水深数据、已建海上风电场坐标和基础地理信息数据。
具体的，对于步骤S101，首先采集中尺度气象模式资料，海上测风资料，波浪观测资料，地形和水深资料，已建海上风电场坐标，其他基础地理信息数据。
其中，所述中尺度气象模式资料包括近20年逐小时各高度的风速Um、风向Dm、空气密度ρ、莫宁-奥布霍夫长度L；逐小时10m高度的风速Um,10、风向Dm,10模拟结果；网格点经纬度、网格点位势高度G；以及网格分辨率为3～9km。
所述海上测风资料包括连续观测一周年的海上测风塔、浮标、岛屿气象站逐时平均风速Ws、风向Ds，以及观测点经纬度、仪器型号与维护记录，观测起止时间。
所述波浪观测资料包括逐小时平均波高Hm、平均周期Tm，以及观测点经纬度、仪器型号与维护记录，观测起止时间。
在优选的实施例中，所述海上测风数据检验与处理，具体为：
筛除有效数据完整率低于90％的海上测风塔、浮标和岛屿气象站采集的海上测风数据；
对所述海上测风数据进行不合理数据处理和缺测数据处理。
具体的，测风数据检验方法及参考值按《风电场风能资源评估方法》(GB/T 18710)与《海上风电场风能资源测量及海洋水文观测规范》(NB/T 31029)的相关规定，有效数据完整率低于90％的海上测风塔、浮标、岛屿气象站不予采用。
其中，测风数据处理包括不合理及缺测数据处理。对海上测风塔而言，若仅某一高度层的数据缺测或不合理，则根据该高度层与同塔其他高度层的相关性分析弥补或修正；若某一段时间内所有高度层数据缺测或不合理，则不予处理。对浮标、岛屿气象站而言，若数据连续缺测或不合理时长少于8小时，则根据该站与周边其他站点的相关性分析弥补或修正；若连续缺测或不合理时长多于8小时，则不予处理。
相关性分析是计算各高度层或各站同类数据之间的相关系数，按相关系数大小确定插补优先顺序，优先选择相关系数最高的其他高度层或其他站点，建立线性回归关系式插补缺测或不合理数据，计算式如下：
y＝ax+b；
式中，x为用于插补的其他高度层或其他站点数据(风速或风向)，y为出现缺测或不合理的高度层或站点数据(风速或风向)，常数a、b根据最小二乘法确定。
在优选的实施例中，所述整理波浪观测数据，具体为：
对所述波浪观测数据中的每月平均波高按照预设高度范围进行统计；
对所述波浪观测数据总的平均周期按照预设时间范围进行统计；
统计出现频率最高的每月平均波高范围和平均周期区间。
具体的，波浪观测数据整理包括逐月波高-周期联合分布统计。对每月的平均波高Hm按照0～0.1m、0.1～0.2m、0.2～0.3m、0.3～0.4m、0.4～0.5m、0.5～1.0m、1.0～1.5m、1.5～2.0m、2.0～2.5m、2.5～3.0m、3.0～3.5m、3.5～4.0m、4.0～4.5m、4.5～5.0m、>5.0m，平均周期Tm按照0～1s、1～2s、2～3s、3～4s、4～5s、5～6s、6～7s、7～8s、8～9s、9～10s、>10s统计出现频率，并找出频率最高的Hm和Tm区间。
S102、对风场模拟数据进行降尺度分析，并根据所述地形数据对风场进行调整，生成得到降尺度网格场；
在优选的实施例中，所述对风场模拟数据进行降尺度分析，并根据所述地形数据对风场进行调整，生成得到降尺度网格场，具体包括：
定义降尺度网格标准，将笛卡尔坐标作为参考坐标系，设置网格水平分辨率和垂直分层高度；
将中尺度气象模式模拟风速Um和风向Dm转换为风矢量的um分量和vm分量；
在水平方向上采用反距离加权法将所述um分量和vm分量插值至所述降尺度网格中；
在垂直方向上采用线性插值法将所述um分量和vm分量插值到所述降尺度网格的垂直分层。
在优选的实施例中，所述对风场模拟数据进行降尺度分析，并根据所述地形数据对风场进行调整，生成得到降尺度网格场，还包括：
若检测所述降尺度网格内存在岛屿，则计算地形对风场的调整效应；
对整个所述降尺度网格采用三维风场无辐射关系进行约束，生成调整后的降尺度网格场。
具体的，对于步骤S102，如图2-3所示，包括如下步骤：
定义降尺度网格，坐标系为笛卡尔坐标，水平分辨率为1km×1km，垂直分层为10m、20m、30m、40m、50m、60m、70m、80m、90m、100m、110m、120m、130m、140m、150m、160m、170m、180m、190m、200m、250m、300m、350m、400m、450m、500m、600m、700m、800m、900m、1000m、1200m。
将中尺度气象模式模拟风速Um、风向Dm转换为风矢量的um分量和vm分量，计算式如下：
um＝Umcos(270-Dm)
vm＝Umsin(270-Dm)；
在水平方向上利用反距离加权法将um和vm插值到降尺度网格，计算式如下：
Figure BDA0002509786600000091
Figure BDA0002509786600000092
Figure BDA0002509786600000093
式中，u0和v0为降尺度网格点插值结果，um,i和vm,i为各个中尺度气象模式网格点的模拟结果，n为插值所需的中尺度格点总数(搜索半径取中尺度气象模式的分辨率)，λi为各个中尺度气象模式格点值的权重，li为各个中尺度气象模式格点到降尺度网格的距离。
在垂直方向上利用线性插值法将um和vm插值到降尺度网格的垂直分层，计算式如下：
Figure BDA0002509786600000101
Figure BDA0002509786600000102
Zu＝Gu/g
Zl＝Gl/g；
式中，u0和v0为降尺度网格点插值结果，um u和vm l为中尺度气象模式上、下两个高度层的模拟结果，Gu和Gl为中尺度气象模式上、下两个高度层的位势高度，g为重力加速度，z为降尺度网格的高度。
若降尺度网格内有岛屿，则采用Liu和Yocke(1980)方案计算1，计算式如下：
Figure BDA0002509786600000103
Figure BDA0002509786600000104
Figure BDA0002509786600000105
式中，w0是降尺度网格点垂直速度，ht为降尺度网格点的地形高程(水面为0)，Θ为中尺度气象模式网格点的位温，z为降尺度网格的高度。
若执行上一步，则对整个降尺度网格u0、v0和w0采用三维风场无辐散关系进行约束，计算式如下：
Figure BDA0002509786600000111
Figure BDA0002509786600000112
Figure BDA0002509786600000113
Figure BDA0002509786600000114
Figure BDA0002509786600000115
式中，i和j分别为水平网格X、Y方向的格点序号，k为垂直网格的层次序号，ztop是网格顶高度，Δx和Δy分别为水平网格X、Y方向的分辨率。
S103、基于实际测量数据对所述降尺度网格场进行调整，以及对风向频率分布进行修正；
在优选的实施例中，所述基于实际测量数据对所述降尺度网格场进行调整，以及对风向频率分布进行修正，具体包括：
将风矢量的u0分量和v0分量，合成为水平风速U0和风向D0；
计算海面拖曳系数Cd；
根据所述波浪观测数据逐月平均的Hm和Tm模拟波浪的季节变化特征对所述海面拖曳系数Cd进行调整，形成10m高度风速和波浪变化的降尺度网格Cd分布；
根据所述水平风速U0进行对数律拟合风速垂直廓线，并根据调整后的Cd中尺度气象模型输出的莫宁-奥布霍夫长度L，采用边界层相似理论对原风速垂直廓线进行修正；
根据Hsieh模型估算海上测风塔、浮标、岛屿气象站的代表范围Rr；
对海上测风塔、浮标、岛屿气象站在测风期间的Ds按16个风向扇区进行频率统计，计算相邻扇区之间的频率差，确定风向频率分布的形态；
对海上测风塔、浮标、岛屿气象站在测风期间的Ds，以及与站点测风同期的降尺度网格D0均按照von Mises分布进行拟合；
统计海上测风塔、浮标和岛屿气象站在测风期间估算的对应的代表范围Rr，取Rr中位数为半径划定影响区域Ar，筛选Ar范围内的格点，计算格点处与站点拟合得到的vonMises分布参数μi的差值dμi，并对不在测风期间内的格点的μi进行修正；
采用反距离加权法对不单独处在任一Ar范围内的格点进行修正。
具体的，对于步骤S103，如图4所示，将风矢量的u0分量和v0分量，合成水平风速U0和风向D0，计算式如下：
Figure BDA0002509786600000121
Figure BDA0002509786600000122
采用Zhao(2015)方案计算海面拖曳系数Cd，计算式如下：
Figure BDA0002509786600000123
Figure BDA0002509786600000124
Figure BDA0002509786600000125
Figure BDA0002509786600000126
Figure BDA0002509786600000127
式中，d为水深，U10为降尺度网格10m高度风速，uc,∞为无限水深下Cd最大值对应的10m高度风速，取34m/s；g为重力加速度，b为拟合参数，取0.25，Lm为实际波长，L∞为无限水深下的深水波波长，H∞为水深波高。
根据波浪观测资料的统计结果，用逐月平均的Hm和Tm模拟波浪的季节变化特征对上一步的海面拖曳系数Cd进行调整，形成随10m高度风速和波浪变化的降尺度网格Cd分布。
对10～200m的U0利用对数律拟合风速垂直廓线，计算式如下：
Figure BDA0002509786600000131
z′＝ln z
Figure BDA0002509786600000132
Figure BDA0002509786600000133
Figure BDA0002509786600000134
式中，k为垂直网格的层次序号，R2为确定系数。若R2≥0.98，则利用Cd与U10和中尺度气象模型输出的莫宁-奥布霍夫长度L对原风速垂直廓线利用边界层相似理论进行修正，计算式如下；
Figure BDA0002509786600000135
Figure BDA0002509786600000136
Figure BDA0002509786600000137
Figure BDA0002509786600000138
Figure BDA0002509786600000139
若R2<0.98则不予修正；如网格内有岛屿，则以水面以上最高地形高程ht,max的20倍距离设置缓冲区，缓冲区内风速垂直廓线不予修正。
利用Hsieh(2000)模型估计海上测风塔、浮标、岛屿气象站的代表范围，计算式如下：
F(X,z)＝∫f(X,z)dX
Figure BDA0002509786600000141
Figure BDA0002509786600000142
Figure BDA0002509786600000143
Figure BDA0002509786600000144
式中，X为测站上风方向的距离，z为离地高度，L为莫宁-奥布霍夫长度。取F(X,z)达到0.9的X作为站点的代表范围Rr。
对海上测风塔、浮标、岛屿气象站测风期间的Ds按16风向扇区进行频率统计，计算相邻扇区之间的频率差，统计频率差由正变负且出现频率>5％的扇区数目n，从而确定风向频率分布的形态。
对海上测风塔、浮标、岛屿气象站测风期间的Ds，以及与站点测风同期的降尺度网格D0均按照von Mises分布进行拟合，计算式如下：
Figure BDA0002509786600000145
Figure BDA0002509786600000146
Figure BDA0002509786600000147
式中，n为利用Hsieh(2000)模型估计代表范围中确定的扇区数目，I0为0阶修正贝塞尔函数，ωi、μi、κi为分布拟合参数，可利用matlab或spss软件确定。
统计海上测风塔、浮标、岛屿气象站测风期间由利用Hsieh(2000)模型估计代表范围中确定的Rr，取Rr中位数为半径划定影响区域Ar，筛选Ar范围内的格点，计算格点处与站点由分布拟合确定的von Mises分布参数μi的差值dμi，并对其他时段内格点的μi进行修正，计算式如下：
Figure BDA0002509786600000151
Figure BDA0002509786600000152
式中，μi s为海上测风塔、浮标、岛屿气象站的von Mises分布参数，μi 0为Ar范围内格点的von Mises分布参数，μi,all 0是Ar范围内格点整个模拟时段的von Mises分布参数。
对于同时处在多个Ar范围内或者不处在任一Ar范围的格点，采用反距离加权法进行修正，取距离最近的前两个站点dμi进行插值。
S104、统计风资源参数，所述风资源参数包括平均风速、平均风功率密度、风向频率、Weibull分布参数、叶轮等效风速和叶轮等效风功率密度；
具体的，对于步骤S104，统计风资源参数包括：各高度平均风速、各高度平均风功率密度、各高度风向频率、各高度Weibull分布参数、叶轮等效风速、叶轮等效风功率密度。
统计整个时段的平均风速U0,m，计算算式为：
Figure BDA0002509786600000153
式中，T为整个时段，U0,t为第t个小时的降尺度网格风速值。
统计整个时段的平均风功率密度DWP，计算算式为：
Figure BDA0002509786600000154
式中，ρt为第t个小时的空气密度。
风向频率按照修正后的von Mises分布取16个风向扇区统计。
拟合Weibull分布形状参数K，计算式为：
Figure BDA0002509786600000161
式中，P为整个T时段内U0序列里高于平均风速U0,m的样本频率，Г为Gamma函数。
拟合Weibull分布尺度参数A，计算式为：
Figure BDA0002509786600000162
取80m、90m、100m、110m、120m为风力发电机组典型轮毂高度Hhub，取100m、120m、140m、160m、180m、200m为风力发电机组典型叶轮直径Drot，建立各轮毂高度与各叶轮直径的对应关系，即80m高度对应100m、120m叶轮直径，90m高度对应100m、120m、140m叶轮直径，100m高度对应100m、120m、140m、160m叶轮直径，110m高度对应100m、120m、140m、160m、180m叶轮直径，120m高度对应100m、120m、140m、160m、180m、200m叶轮直径。
根据上一步步骤确定的轮毂高度与叶轮直径，建立降尺度网格各垂直高度层zk的扫风面积As k，计算式如下：
Figure BDA0002509786600000163
Figure BDA0002509786600000164
Figure BDA0002509786600000165
Figure BDA0002509786600000166
式中，dz为定义的降尺度网格垂直高度层之间的高度差，nz为叶轮范围内的垂直高度层数目。
统计叶轮等效风速U0,REWS，计算式为：
Figure BDA0002509786600000171
统计叶轮等效风功率密度DWP,REWP，计算式为：
Figure BDA0002509786600000172
S105、根据所述风资源参数进行绘图，生成风资源图谱。
具体的，对于步骤S105，绘制各高度平均风速U0,m空间分布图，绘制各高度平均风功率密度DWP空间分布图，绘制各高度Weibull分布形状参数空间分布图，绘制Weibull分布参数形状参数空间分布图，绘制各高度风向频率分布图，绘制典型轮毂高度等效叶轮风速U0,REWS空间分布图，绘制典型轮毂高度叶轮等效风功率密度DWP,REWP空间分布图。
风资源图谱的高度包括：10m、30m、50m、70m、90m、100m、120m、150m和200m。风资源图谱的典型轮毂高度与上述确定的轮毂高度一致。
具体的，如图5所示，风资源图谱的生成包括在统计风资源参数后，分级与色标表示图谱中的平均风速和平均风功率密度，设置水深数据表示，设置地理信息数据表示，生成最终的风资源图谱成果(如图6所示)。其中，对图谱中的平均风速和平均风功率密度用色块表示，分级及对应色标如图7所示，图谱中的其他信息标示包括行政区划、港口、已建及规划海上风电场址。图谱中的水深数据用等值线标示。图谱中的风向频率分布用风向玫瑰图形式表示，格式可参考《风电场风能资源评估方法》(GB/T 18710)附录D。
在具体的实施例中，如图7所示，本实施例还提供了另一种用于海上风电的风资源图谱绘制方法，其具体步骤如下：首先采集风资源相关数据并进行整理，所述风资源相关数据包括地形资料、水深资料、波浪资料、中尺度气象模式资料、测风资料和地理信息资料；接着，对所述中尺度气象模式资料进行降尺度分析，根据地形资料、水深资料和波浪资料对风速垂直廓线修正，根据测风资料对风向频率分布修正；完成修正后统计风资源参数，综合信息进行绘图；根据地形资料、水深资料和地理信息资料以及上述步骤中综合信息，生成风资源图谱。
本实施例提供的一种用于海上风电的风资源图谱绘制方法，至少包括如下步骤：采集风资源相关数据并进行资料整理；其中，所述资料整理包括海上测风数据检验与处理，以及整理波浪观测数据；对风场模拟数据进行降尺度分析，并根据所述地形数据对风场进行调整，生成得到降尺度网格场；基于实际测量数据对所述降尺度网格场进行调整，以及对风向频率分布进行修正；统计风资源参数，所述风资源参数包括平均风速、平均风功率密度、风向频率、Weibull分布参数、叶轮等效风速和叶轮等效风功率密度；根据所述风资源参数进行绘图，生成风资源图谱。
与现有技术相比，本实施例提出的方法充分考虑海洋水文要素对海上风资源分布的潜在影响，能够得到更好的适用性与更高的精度。主要表现为：
1、加入考虑波浪效应的海面拖曳系数参数化方案，适应不同水深、不同风速下的风场修正；
2、加入海上测风资料代表性范围估计函数，降低空间插值算法的误差；
3、加入等效叶轮风速、风功率密度绘图结果，适用于今后面向大容量风力发电机组和大规模海上风电场群的资源评估与机组选型。
本发明第二实施例：
请参阅图8。
如图8所示，本实施例提供了一种用于海上风电的风资源图谱绘制装置，包括：
数据整理模块100，用于采集风资源相关数据并进行资料整理；其中，所述资料整理包括海上测风数据检验与处理，以及整理波浪观测数据；
降尺度分析模块200，用于对风场模拟数据进行降尺度分析，并根据所述地形数据对风场进行调整，生成得到降尺度网格场；
风场修正模块300，用于基于实际测量数据对所述降尺度网格场进行调整，以及对风向频率分布进行修正；
风资源参数统计模块400，用于统计风资源参数，包括平均风速、平均风功率密度、风向频率、Weibull分布参数、叶轮等效风速和叶轮等效风功率密度；
风资源图谱生成模块500，用于根据所述风资源参数进行绘图，生成风资源图谱。
本实施例提供的一种用于海上风电的风资源图谱绘制装置，能够充分考虑海洋水文要素对海上风资源分布的潜在影响，提高风资源图谱绘制的精度和适用性；通过收集中尺度气象模式模拟资料、海上现场测风资料和波浪观测资料、水下地形资料，结合统计-动力混合降尺度技术、考虑波浪效应的海面拖曳系数参数化方案、以及海上测风资料代表范围估计函数，实现高空间分辨率海上风场模拟结果的生成与基于实测水文气象资料的结果修正；另外补充叶轮等效风速、风功率密度的分析成果，进一步增强风资源图谱的代表性和适用性。
本发明的一个实施例提供了一种用于海上风电的风资源图谱绘制的终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述的用于海上风电的风资源图谱绘制方法。
本发明的一个实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如上述的用于海上风电的风资源图谱绘制方法。
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述模块的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也视为本发明的保护范围。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。

Claims (10)

1.一种用于海上风电的风资源图谱绘制方法，其特征在于，至少包括如下步骤：
采集风资源相关数据并进行资料整理；其中，所述资料整理包括海上测风数据检验与处理，以及整理波浪观测数据；
对风场模拟数据进行降尺度分析，并根据所述地形数据对风场进行调整，生成得到降尺度网格场；
基于实际测量数据对所述降尺度网格场进行调整，以及对风向频率分布进行修正；
统计风资源参数，所述风资源参数包括平均风速、平均风功率密度、风向频率、Weibull分布参数、叶轮等效风速和叶轮等效风功率密度；
根据所述风资源参数进行绘图，生成风资源图谱。
2.根据权利要求1所述的用于海上风电的风资源图谱绘制方法，其特征在于，所述风资源相关数据包括中尺度气象模式数据、海上测风数据、波浪观测数据、地形数据、水深数据、已建海上风电场坐标和基础地理信息数据。
3.根据权利要求1所述的用于海上风电的风资源图谱绘制方法，其特征在于，所述海上测风数据检验与处理，具体为：
筛除有效数据完整率低于90％的海上测风塔、浮标和岛屿气象站采集的海上测风数据；
对所述海上测风数据进行不合理数据处理和缺测数据处理。
4.根据权利要求1所述的用于海上风电的风资源图谱绘制方法，其特征在于，所述整理波浪观测数据，具体为：
对所述波浪观测数据中的每月平均波高按照预设高度范围进行统计；
对所述波浪观测数据总的平均周期按照预设时间范围进行统计；
统计出现频率最高的每月平均波高范围和平均周期区间。
5.根据权利要求1所述的用于海上风电的风资源图谱绘制方法，其特征在于，所述对风场模拟数据进行降尺度分析，并根据所述地形数据对风场进行调整，生成得到降尺度网格场，具体包括：
定义降尺度网格标准，将笛卡尔坐标作为参考坐标系，设置网格水平分辨率和垂直分层高度；
将中尺度气象模式模拟风速Um和风向Dm转换为风矢量的um分量和vm分量；
在水平方向上采用反距离加权法将所述um分量和vm分量插值至所述降尺度网格中；
在垂直方向上采用线性插值法将所述um分量和vm分量插值到所述降尺度网格的垂直分层。
6.根据权利要求5所述的用于海上风电的风资源图谱绘制方法，其特征在于，所述对风场模拟数据进行降尺度分析，并根据所述地形数据对风场进行调整，生成得到降尺度网格场，还包括：
若检测所述降尺度网格内存在岛屿，则计算地形对风场的调整效应；
对整个所述降尺度网格采用三维风场无辐射关系进行约束，生成调整后的降尺度网格场。
7.根据权利要求1所述的用于海上风电的风资源图谱绘制方法，其特征在于，所述基于实际测量数据对所述降尺度网格场进行调整，以及对风向频率分布进行修正，具体包括：
将风矢量的u0分量和v0分量，合成为水平风速U0和风向D0；
计算海面拖曳系数Cd；
根据所述波浪观测数据逐月平均的Hm和Tm模拟波浪的季节变化特征对所述海面拖曳系数Cd进行调整，形成10m高度风速和波浪变化的降尺度网格Cd分布；
根据所述水平风速U0进行对数律拟合风速垂直廓线，并根据调整后的Cd中尺度气象模型输出的莫宁-奥布霍夫长度L，采用边界层相似理论对原风速垂直廓线进行修正；
根据Hsieh模型估算海上测风塔、浮标、岛屿气象站的代表范围Rr；
对海上测风塔、浮标、岛屿气象站在测风期间的Ds按16个风向扇区进行频率统计，计算相邻扇区之间的频率差，确定风向频率分布的形态；
对海上测风塔、浮标、岛屿气象站在测风期间的Ds，以及与站点测风同期的降尺度网格D0均按照von Mises分布进行拟合；
统计海上测风塔、浮标和岛屿气象站在测风期间估算的对应的代表范围Rr，取Rr中位数为半径划定影响区域Ar，筛选Ar范围内的格点，计算格点处与站点拟合得到的von Mises分布参数μi的差值dμi，并对不在测风期间内的格点的μi进行修正；
采用反距离加权法对不单独处在任一Ar范围内的格点进行修正。
8.一种用于海上风电的风资源图谱绘制装置，其特征在于，包括：
数据整理模块，用于采集风资源相关数据并进行资料整理；其中，所述资料整理包括海上测风数据检验与处理，以及整理波浪观测数据；
降尺度分析模块，用于对风场模拟数据进行降尺度分析，并根据所述地形数据对风场进行调整，生成得到降尺度网格场；
风场修正模块，用于基于实际测量数据对所述降尺度网格场进行调整，以及对风向频率分布进行修正；
风资源参数统计模块，用于统计风资源参数，包括平均风速、平均风功率密度、风向频率、Weibull分布参数、叶轮等效风速和叶轮等效风功率密度；
风资源图谱生成模块，用于根据所述风资源参数进行绘图，生成风资源图谱。
9.一种用于海上风电的风资源图谱绘制的终端设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任意一项所述的用于海上风电的风资源图谱绘制方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至7中任意一项所述的用于海上风电的风资源图谱绘制方法。
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