CN105005581A - 一种风电场风资源数据处理方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种风电场风资源数据处理方法及系统，方法包括：风电场数据采集装置实时采集风电场数据，将已采集的风电场数据发送并导入风电场云服务器；风电场云服务器对风电场数据进行解译，完成后存入数据库；当风电场云服务器装置检测到用户的数据获取指令时，解析所述数据获取指令对应的数据类型，将对应数据类型的风电场数据发送至智能终端并显示。本发明通过风电场数据采集装置实时且准确的采集风电场数据，并反馈至智能终端进行显示，根据风电场数据自动生成数据曲线、分布图或报告文件；通过分析风电场风资源数据得到风图谱，利用风图谱可以对风电场进行微观选址，同时可以对数据进行相关性对比分析，极大方便了用户。

Description

一种风电场风资源数据处理方法及系统

技术领域

本发明涉及风力发电技术领域，尤其涉及的是一种风电场风资源数据处理方法及系统。

背景技术

风电场风机发电表现不佳存在风资源不佳、地形复杂、机位布置不合理、不良气流条件影响等多种原因。由于技术手段限制，目前已建成的复杂地形的风电场按照现有的设计规程规定，风场的风资源评估与微观选址仅依赖少数几个测风塔的数据及CFD软件的模拟，不足以代表及模拟出整个场址空间的风资源概况，而且不能分析出当地风流特征和不同地形组合条件下的风速、风向和湍流特征，使得风电场的经济性和安全性评价具有不确定性。

每一个风场建设前期需要对风场进行风数据测量，分析风场的风况，如主风向和风能情况。现有测量仪器有测风塔和激光雷达两种，通过解译软件对用户采集的数据进行解译得到风数据和气象数据，经专业人员对该解译数据进行分析得到一些简单指标，如风玫瑰图、威布尔分布和气象等数据，进而书写可研报告，为决策者提供决策。

当有多个风场且每个风场有多台不同测风设备进行风场风测量时，风场地址不同且设备繁多，运行人员管理操作十分不便。

多个测量设备各自独立，信息和数据无法共享，运行人员无法全面的进行对比分析和判断；且不同设备均有各自解译算法，运行人员操作不便。

因此，现有技术还有待于改进和发展。

发明内容

鉴于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种风电场风资源数据处理方法及系统，旨在解决现有技术中风电场中多个测量设备各自独立，信息和数据无法共享，无法全面的进行数据对比分析和判断；且不同风电场设备均有各自解译算法，导致解译复杂的缺陷。

本发明的技术方案如下：

一种风电场风资源数据处理方法，其中，包括以下步骤：

A、风电场数据采集装置实时采集风电场数据，将已采集的风电场数据发送并导入风电场云服务器；

B、风电场云服务器对风电场数据进行解译，完成后存入数据库；

C、当风电场云服务器检测到用户的数据获取指令时，解析所述数据获取指令对应的数据类型，将对应数据类型的风电场数据发送至智能终端并显示。

所述风电场风资源数据处理方法，其中，所述风电场数据采集装置为三维扫描激光雷达、测风塔或声雷达中的任意一种或多种。

所述风电场风资源数据处理方法，其中，所述风电场数据包括风速、风向、湍流强度及空气密度。

所述风电场风资源数据处理方法，其中，所述步骤C具体包括：

C1、当风电场云服务器检测到用户的数据获取指令时，解析所述数据获取指令对应的数据类型，判断所述数据类型为风速、风向、湍流强度或是空气密度；

C2、当所述数据类型为风速，则将风速数据发送至智能终端并显示；

C3、当所述数据类型为风向，则将风速数据发送至智能终端并显示；

C4、当所述数据类型为湍流强度，则将湍流强度数据发送至智能终端并显示；

C5、当所述数据类型为空气密度，则将空气密度数据发送至智能终端并显示。

所述风电场风资源数据处理方法，其中，所述步骤C之后还包括：

D、智能终端对用户的报告生成指令进行实时检测，当检测到时则根据所述风电场数据及预先存储的报告文本模板生成风电场数据报告文件。

一种风电场风资源数据处理系统，其中，包括：

采集发送模块，用于风电场数据采集装置实时采集风电场数据，将已采集的风电场数据发送并导入风电场云服务器；

解译存储模块，用于风电风电场云服务器对风电场数据进行解译，完成后存入数据库；

获取显示模块，用于当风电场云服务器检测到用户的数据获取指令时，解析所述数据获取指令对应的数据类型，将对应数据类型的风电场数据发送至智能终端并显示。

所述风电场风资源数据处理系统，其中，所述风电场数据采集装置为三维扫描激光雷达、测风塔或声雷达中的任意一种或多种。

所述风电场风资源数据处理系统，其中，所述风电场数据包括风速、风向、湍流强度及空气密度。

所述风电场风资源数据处理系统，其中，所述获取显示模块具体包括：

解析单元，用于当风电场云服务器检测到用户的数据获取指令时，解析所述数据获取指令对应的数据类型，判断所述数据类型为风速、风向、湍流强度或是空气密度；

第一数据显示单元，用于当所述数据类型为风速，则将风速数据发送至智能终端并显示；

第二数据显示单元，用于当所述数据类型为风向，则将风速数据发送至智能终端并显示；

第三数据显示单元，用于当所述数据类型为湍流强度，则将湍流强度数据发送至智能终端并显示；

第四数据显示单元，用于当所述数据类型为空气密度，则将空气密度数据发送至智能终端并显示。

所述风电场风资源数据处理系统，其中，还包括：

报告生成模块，用于智能终端对用户的报告生成指令进行实时检测，当检测到时则根据所述风电场数据及预先存储的报告文本模板生成风电场数据报告文件。

本发明所述的一种风电场风资源数据处理方法及云服务系统，方法包括：风电场数据采集装置实时采集风电场数据，将已采集的风电场数据发送并导入风电场云服务器；风电场云服务器对风电场数据进行解译，完成后存入数据库；当风电场云服务器检测到用户的数据获取指令时，解析所述数据获取指令对应的数据类型，将对应数据类型的风电场数据发送至智能终端并显示。本发明通过风电场数据采集装置实时且准确的采集风电场数据，并反馈至智能终端进行显示，还可根据风电场数据自动生成数据曲线、分布图或报告文件，极大方便了用户。

附图说明

图1为本发明所述路由重定向的实现方法较佳实施例的流程图。

图2为本发明所述路由重定向的实现系统较佳实施例的结构框图。

具体实施方式

本发明提供一种风电场风资源数据处理方法及系统，为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

请参见图1，图1是本发明所述风电场风资源数据处理方法较佳实施例的流程图。如图1所示，其包括以下步骤：

步骤S100、风电场数据采集装置实时采集风电场数据，将已采集的风电场数据发送并导入风电场云服务器。

本发明的实施例中，所述风电场数据采集装置为三维扫描激光雷达、测风塔或声雷达中的任意一种或多种。

优选的，所述风电场数据包括风速、风向、湍流强度及空气密度。上述数据类型仅用于举例，具体实施时所述风电场数据包括但不局限于上述四种数据，还可以包括更多类型的数据。

具体的，所述三维扫描激光雷达为Galion 4000海陆两用型雷达，即是一种3D的风流状态扫描雷达，具有设备体积小巧、重量轻便，能耗低，使用简便等特点。而且具有全天候海洋型设计，可在高盐度、高湿度等恶劣气候条件下连续、可靠运作。由于所述三维扫描激光雷达拥有4km半径量程的扫描方范围，故可实现实时风电场三维的扫描观测。若在50MW的风电场中的合适位置布置所述三维扫描激光雷达进行观测，生成整片风电场三维风流图谱及风流场数学模型，还可实现风场内异常气流与大气稳定度的可视化观测及后期分析预测。

利用Galion三维激光雷达，风资源分析及评估可由CFD软件模拟转为实际观测。此外，由于Galion 4000三维激光雷达连续观测数据的范围大、精度高，可构建出整个风场的三维风流数学模型，除了可实现风场风资源评估及微观选址优化外，还可为实现风机功率曲线验证及风场发电能力分析优化提供精确的观测数据。

步骤S200、风电场云服务器对风电场数据进行解译，完成后存入数据库。

下面通过一具体实施例来说明风电场云服务器对风电场数据进行解译过程。针对Galion三维激光雷达发送连续激光，激光经大气颗粒（气溶胶）后发生反射。反射光由于气溶胶速率而发生改变，产生多普勒效应，通过合理假设建立解译模型得到风速度。

具体过程如下：

假设风径向分量速度矢量为 ，由于中含有3个变量，因此要得到值，至少需要三束激光在不同方向同时得到各自的视向速度。下面对其中一束激光做推导。

以激光雷达所在的位置为原点，激光雷达所指的北方为y轴，顺时针90度为x轴，垂直激光雷达所在的面为z轴。

视向矢量的单位向量记为，其中为激光束的仰角，为激光束的方位角。因此激光束的视向速率为

其中，，即水平风速速率乘以仰角的余弦；

    ，即相位角，暗含风向；

    ，即风速的垂直分量乘以仰角的正弦值。

进而得到三束激光的等式方程组，从而得到风速。

针对传统测风塔设备，植入已有的解译插件，可以得到风速度。

步骤S300、当风电场云服务器检测到用户的数据获取指令时，解析所述数据获取指令对应的数据类型，将对应数据类型的风电场数据发送至智能终端并显示。

进一步的，所述步骤S300具体包括：

步骤S301、当风电场云服务器检测到用户的数据获取指令时，解析所述数据获取指令对应的数据类型，判断所述数据类型为风速、风向、湍流强度或是空气密度。

步骤S302、当所述数据类型为风速，则将风速数据发送至智能终端并显示。

具体的，所述数据类型为风速时，在移动终端上可实时显示水平风速、垂直风速、风切变、风速分布、风能分布、或极端风速。

步骤S303、当所述数据类型为风向，则将风速数据发送至智能终端并显示。

具体的，所述数据类型为风向，在移动终端上可实时显示风向原始数据、风玫瑰图或风能玫瑰图。

步骤S304、当所述数据类型为湍流强度，则将湍流强度数据发送至智能终端并显示。

具体的，所述数据类型为湍流强度，在移动终端上可实时显示湍流强度原始数据（即湍流折线图）或湍流玫瑰图。

步骤S305、当所述数据类型为空气密度，则将空气密度数据发送至智能终端并显示。

具体的，所述数据类型为气象，在移动终端上可实时显示温度、压强、空气密度或湿度。

所述数据类型除了是上述四种单一类型的数据类型，也可以是其中两种、三种或是四种数据类型的组合，例如所述数据类型为风向和湍流强度的组合，或是风向、湍流强度及空气密度的组合。

进一步的，所述步骤S300之后还包括：

步骤S400、智能终端对用户的报告生成指令进行实时检测，当检测到时则根据所述风电场数据及预先存储的报告文本模板生成风电场数据报告文件。

点击报告视图的选择项目按钮之后，跳转到生成报告界面，填写生成报告的项目名称和测量数据位置，选择生成报告的时间跨度以及其它可选项目后，点击确定按钮后，系统会自动调取后台程序，生成用户需要的报告。

可见，采用本发明所述风电场风资源数据处理方法，具有以下技术好处：

（1）利用云服务特点，监测风机及测量设备的现状，提供数据监测，基本分析，设备监控等功能。当数据或设备出现异常时，能够及时发出预警信号；

（2）利用导入数据模块，解决当风电场采用不同厂家和类型的测风设备时，由于每种设备均有不同的解译软件，从而运行人员操作不便的问题；

（3）解决同一地点同一时间段，客户采用不同的测风设备各自独立、信息和数据无法共享，专业人员无法全面的进行对比分析和判断的问题；

（4）利用激光雷达测风实现三维风场的可视化并进行风场的微观选址，

通过分析测量数据并结合尾流模型和湍流强度，给出微观选址风机优化排布的基本建议，同时，点击右上方按钮，用户可以进行对此图片进行下载保存。

微观选址可分为两步：首先选择一幅风图谱，点击应用按钮进行加载导入；其次填写要排布风机的半径和数量，选择区域主导风向，然后点击确定按钮，用户可以获得微观选址风机优化排布的基本建议。

解决以往由于技术手段限制，风场的风资源评估与微观选址仅依赖少数几个测风塔的数据及CFD软件的模拟，不足以代表及模拟出整个场址空间的风资源概况，且不能分析出当地风流特征和不同地形组合条件下的风速、风向和湍流特征的问题；

（5）利用生成报告模块，分析风电场数据，自动生成风电场数据报告文件，解决以往需要专业人员书写的问题。

基于上述方法，本发明还提供一种风电场风资源数据处理系统，如图2所示，其包括：

采集发送模块100，用于风电场数据采集装置实时采集风电场数据，将已采集的风电场数据发送并导入风电场云服务器；

解译存储模块200，用于风电风电场云服务器对风电场数据进行解译，完成后存入数据库；

获取显示模块300，用于当风电场云服务器检测到用户的数据获取指令时，解析所述数据获取指令对应的数据类型，将对应数据类型的风电场数据发送至智能终端并显示。

进一步的，在所述风电场风资源数据处理系统中，所述风电场数据采集装置为三维扫描激光雷达、测风塔或声雷达中的任意一种或多种。

进一步的，在所述风电场风资源数据处理系统中，所述风电场数据包括风速、风向、湍流强度及空气密度。

进一步的，在所述风电场风资源数据处理系统中，所述获取显示模块300具体包括：

解析单元，用于当风电场云服务器检测到用户的数据获取指令时，解析所述数据获取指令对应的数据类型，判断所述数据类型为风速、风向、湍流强度或是空气密度；

第一数据显示单元，用于当所述数据类型为风速，则将风速数据发送至智能终端并显示；

第二数据显示单元，用于当所述数据类型为风向，则将风速数据发送至智能终端并显示；

第三数据显示单元，用于当所述数据类型为湍流强度，则将湍流强度数据发送至智能终端并显示；

第四数据显示单元，用于当所述数据类型为空气密度，则将空气密度数据发送至智能终端并显示。

进一步的，在所述风电场风资源数据处理系统中，还包括：

报告生成模块，用于智能终端对用户的报告生成指令进行实时检测，当检测到时则根据所述风电场数据及预先存储的报告文本模板生成风电场数据报告文件。

综上所述，本发明所述的一种风电场风资源数据处理方法及云服务系统，方法包括：风电场数据采集装置实时采集风电场数据，将已采集的风电场数据发送并导入风电场云服务器；风电风电场云服务器对风电场数据进行解译，完成后存入数据库；当风电场云服务器检测到用户的数据获取指令时，解析所述数据获取指令对应的数据类型，将对应数据类型的风电场数据发送至智能终端并显示。本发明通过风电场数据采集装置实时且准确的采集风电场数据，并反馈至智能终端进行显示，还可根据风电场数据自动生成数据曲线、分布图或报告文件，极大方便了用户。

应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (10)

1.一种风电场风资源数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

A、风电场数据采集装置实时采集风电场数据，将已采集的风电场数据发送并导入风电场云服务器；

B、风电场云服务器对风电场数据进行解译，完成后存入数据库；

C、当风电场云服务器检测到用户的数据获取指令时，解析所述数据获取指令对应的数据类型，将对应数据类型的风电场数据发送至智能终端并显示。

2.根据权利要求1所述风电场风资源数据处理方法，其特征在于，所述风电场数据采集装置为三维扫描激光雷达、测风塔或声雷达中的任意一种或多种。

3.根据权利要求1所述风电场风资源数据处理方法，其特征在于，所述风电场数据包括风速、风向、湍流强度及空气密度。

4.根据权利要求3所述风电场风资源数据处理方法，其特征在于，所述步骤C具体包括：

C1、当风电场云服务器检测到用户的数据获取指令时，解析所述数据获取指令对应的数据类型，判断所述数据类型为风速、风向、湍流强度或是空气密度；

 C2、当所述数据类型为风速，则将风速数据发送至智能终端并显示；

C3、当所述数据类型为风向，则将风速数据发送至智能终端并显示；

C4、当所述数据类型为湍流强度，则将湍流强度数据发送至智能终端并显示；

C5、当所述数据类型为空气密度，则将空气密度数据发送至智能终端并显示。

5.根据权利要求1所述风电场风资源数据处理方法，其特征在于，所述步骤C之后还包括：

D、智能终端对用户的报告生成指令进行实时检测，当检测到时则根据所述风电场数据及预先存储的报告文本模板生成风电场数据报告文件。

6.一种风电场风资源数据处理系统，其特征在于，包括：

采集发送模块，用于风电场数据采集装置实时采集风电场数据，将已采集的风电场数据发送并导入风电场云服务器；

解译存储模块，用于风电风电场云服务器对风电场数据进行解译，完成后存入数据库；

获取显示模块，用于当风电场云服务器检测到用户的数据获取指令时，解析所述数据获取指令对应的数据类型，将对应数据类型的风电场数据发送至智能终端并显示。

7.根据权利要求6所述风电场风资源数据处理系统，其特征在于，所述风电场数据采集装置为三维扫描激光雷达、测风塔或声雷达中的任意一种或多种。

8.根据权利要求6所述风电场风资源数据处理系统，其特征在于，所述风电场数据包括风速、风向、湍流强度及空气密度。

9.根据权利要求8所述风电场风资源数据处理系统，其特征在于，所述获取显示模块具体包括：

解析单元，用于当风电场云服务器检测到用户的数据获取指令时，解析所述数据获取指令对应的数据类型，判断所述数据类型为风速、风向、湍流强度或是空气密度；

第一数据显示单元，用于当所述数据类型为风速，则将风速数据发送至智能终端并显示；

第二数据显示单元，用于当所述数据类型为风向，则将风速数据发送至智能终端并显示；

第三数据显示单元，用于当所述数据类型为湍流强度，则将湍流强度数据发送至智能终端并显示；

第四数据显示单元，用于当所述数据类型为空气密度，则将空气密度数据发送至智能终端并显示。

10.根据权利要求6所述风电场风资源数据处理系统，其特征在于，还包括：

报告生成模块，用于智能终端对用户的报告生成指令进行实时检测，当检测到时则根据所述风电场数据及预先存储的报告文本模板生成风电场数据报告文件。