CN107153997A - 一种复杂地形风电机组微观选址方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种复杂地形风电机组微观选址方法，其步骤包括：S1)基本信息收集，收集规划风电场的测绘地形图以及拟选机位坐标；S2)位置确定，根据地形图判断拟选机位坐标地形，确定激光雷达测风仪的布置位置及激光雷达测风仪的测试高度；S3)数据采集，激光雷达测风仪、测风塔分别进行实时测量采集，得到激光雷达测风仪实测风速；S4)数据处理，根据测风塔的数据采集信息推算出与激光雷达测风仪相同位置且相同高度处的推算风速；S5)准确性判断，根据实测风速和推算风速判断拟选机位数据准确性。本发明通过利用激光雷达测风仪弥补在复杂地形条件下传统测风塔代表性不足的不利条件，实现风电机组微观选址的优化。
Description
技术领域
本发明涉及一种风电机组微观选址方法，特别是一种复杂地形风电机组微观选址方法。
背景技术
随着我国风电产业的快速发展，简单地形的风电场资源已越来越稀有，潜在的可开发风电场地形越来越复杂，复杂地形特别是山地地形对风资源有加速效应，风电场的风电机组布置及微观选址，应根据场区内风能资源的分布情况，经综合考虑地形地质、施工、湍流强度、入流角等各方面因素后，选择合适的地点安装风电机组。目前复杂地形风电机组布置及微观选址主要是根据测风塔完整年测风数据和当地气象站多年数据等利用如WindSim和MeteodynWT等专业软件进行的，而由于测风塔的代表性以及软件计算误差常导致风电机组投产运营后实际发电量达不到预期，甚至出现影响机组正常安全运行的事故发生。因此如何实现复杂的地形条件下风电机组微观选址的精准化将直接影响着项目的规模、工程安全、投资及经济效益。
激光雷达测风仪是一种利用多普勒频移原理进行风资源测量的仪器设备，相较于测风塔，其体积小、重量轻、测量精度高，但现有技术中缺少激光雷达测风仪对测风塔数据的评判方法，例如在何处设置激光雷达测风仪，如何采集数据并处理数据，如何排除无效及不合理数据等，导致激光雷达测风仪并未有效结合测风塔在复杂地形风电机组微观选址中得到应用。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种复杂地形风电机组微观选址方法，在合理成本范围内提高微观选址的准确性。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案是：
1、一种复杂地形风电机组微观选址方法，其步骤包括：
S1)基本信息收集，收集规划风电场的测绘地形图以及拟选机位坐标；
S2)位置确定，根据地形图地形选定需要布置激光雷达测风仪的拟选机位坐标，所述激光雷达测风仪布置在选定的拟选机位坐标上，并确定激光雷达测风仪的测试高度；
S3)数据采集，激光雷达测风仪、测风塔分别进行实时测量采集，得到激光雷达测风仪实测风速；
S4)数据处理，根据测风塔的数据采集信息推算出与激光雷达测风仪相同位置且相同高度处的推算风速；
S5)准确性判断，根据实测风速和推算风速判断拟选机位数据准确性。
进一步地，所述步骤S2中根据地貌剖面的高度及起伏幅值来确定需要布置激光雷达测风仪的拟选机位坐标。
作为优选，所述步骤S2中需要布置激光雷达测风仪的位置为在距离拟选机位5倍风电机组拟定轮毂高度范围内之地形起伏幅值与离拟选机位距离的比值大于等于6％，或平面坡度大于等于10°的拟选机位处。
进一步地，所述步骤S3中激光雷达测风仪与测风塔采集时间同步。
更进一步，所述步骤S3中设置单元间隔时间，所述数据采集为单元间隔时间中的平均值、最大值和最小值。
再进一步，所述步骤S4中包括如下步骤：
S41)根据步骤S1收集的基本信息和步骤S3采集的数据，对测风数据进行完整性及合理性检验，剔除无效及不合理数据；
S42)根据初步整理后的测风数据，得到测风塔和激光雷达测风仪各高度风速、风向分布；
S43)计算各高度层风切变指数、湍流强度以及特征湍流强度值；
S44)利用测风塔测风数据，通过MeteodynWT软件推算出激光雷达测风仪测试点位处相同高度处的风速。
再进一步，所述步骤S41中不合理数据的剔除根据参数的合理范围、参数的合理相关性和参数的合理变化趋势。
作为优选，所述参数的合理范围包括平均风速、风向和平均气压；所述参数的合理相关性包括一个间隔高度的小时平均风速差值、两个间隔高度的小时平均风速差值和一个间隔高度的风向差值；所述参数的合理变化趋势包括平均风速变化、平均温度变化和平均气压变化。
作为优选，所述步骤S5中，当实测风速与推算风速的差值绝对值比上实测风速小于等于预设值时，通过湍流强度及特征湍流强度值对微观选址可行性进行判断；当实测风速与推算风速的差值绝对值比上实测风速大于预设值时，重新复核确认软件推算结果。
本发明同现有技术相比具有以下优点及效果：通过利用激光雷达测风仪弥补在复杂地形条件下传统测风塔代表性不足的不利条件，实现风电机组微观选址的优化。通过地形图信息准确选址激光雷达测风仪需要安装的位置，即选取出通过软件难以准确模拟的复杂地形，以在合适的位置设置激光雷达测风仪，得到最优的测量次数减少检测成本。通过合理的数据采集和数据处理方式使激光雷达测风仪能够有效评估软件推算数据的准确性。总体来说具有以下好处：
1、由于本发明采用的设备结构简单，投资成本低。
2、由于本发明采用的设备结构简单，安装灵活方便。
3、本发明具有测试准确度高，特别适合复杂地形的优点。
4、本发明可弥补利用测风塔和相关软件等传统方法进行风电场微观选址选址所带来的不确定性影响，提高微观选址的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为复杂地形示意图。
图2为本发明的流程图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明做进一步的详细说明，以下实施例是对本发明的解释而本发明并不局限于以下实施例。
实施例1：
如图2所示，本实施例包括如下步骤：
S1)基本信息收集，收集规划风电场范围内不低于1：2000的测绘地形图以及拟选机位坐标，地形图须包含地形高程、测风塔坐标、建筑物、地表植被、居民点等数据、图层和坐标系统信息；
S2)位置确定，根据地形图判断拟选机位坐标地形，确定激光雷达测风仪的布置位置及测风高度：
S21)激光雷达测风仪的布置位置应选择在某一拟选机位，该机位所处地形相对其他较为复杂，利用MeteodynWT软件推算时可能存在一定的不确定性；所谓复杂地形，从地貌剖面的高度及起伏幅值来确定。如图1所示，一个场地超出下表的规定的平面坡度或地形起伏的幅值时，则为复杂地形，其中h指风机拟定轮毂高度。
S22)激光雷达测风仪测风高度设置要覆盖测风塔所有高度层以及风电机组拟定轮毂高度，测风高度一般分别为10m、30m、50m、70m、80m、85m、90m、95m、100m测试高度。
S3)数据采集，激光雷达测风仪、测风塔分别对其所在位置处的大气压力、大气湿度、大气温度以及其不同高度处风速、风向等进行实时测量采集，须保证激光雷达测风仪与测风塔采集时间保持同步，数据包括10min钟平均值、最大值、最小值等；采集时长至少一个月。
S4)数据处理分析：
S41)根据步骤S1收集的基本信息和步骤S3采集的数据，对测风数据进行完整性及合理性检验，剔除无效及不合理数据；主要参数的合理性检验如下表所示。
参数的合理范围参考值
| 参数 | 合理范围 |
| 平均风速 | 0≤小时平均风速＜40m/s |
| 风向 | 0≤小时平均值＜360 |
| 平均气压(海平面) | 94kPa≤小时平均值≤106kPa |
参数的合理相关性参考值
| 参数 | 合理范围 |
| 50m/30m高度小时平均风速差值 | ＜2.0m/s |
| 50m/10m高度小时平均风速差值 | ＜4.0m/s |
| 50m/30m高度风向差值 | ＜22.5 |
参数的合理变化趋势参考值
| 参数 | 合理变化趋势 |
| 1h平均风速变化 | ＜6m/s |
| 1h平均温度变化 | ＜5℃ |
| 3h平均气压变化 | ＜1kPa |
S42)根据初步整理后的测风数据，得到测风塔和激光雷达测风仪各高度风速、风向分布；
S43)计算各高度层风切变指数、湍流强度以及特征湍流强度(V＝15±0.5m/s)值；
其中，风切变指数α用下式计算：
式中：v2——高度z2的风速，m/s；
v1——高度z1的风速，m/s。
10min湍流强度按下式计算：
式中：σ——10min风速标准偏差，m/s；
V——10min平均风速，m/s。
特征湍流强度表示风速在15±0.5m/s范围内的湍流强度值。
S44)将测风塔测风数据导入MeteodynWT软件，推算出激光雷达测风仪测试点位处相同高度处的风速，其中推算值记为a1，激光雷达测风仪实测值为b1；
S5)准确性判断：
根据S4中推算值a1，与激光雷达测风仪实测值b1比较：
S51)若表明软件推算结果可靠，根据S4中计算得到的测风塔及激光雷达测风仪各高度10min湍流强度及特征湍流强度(V＝15±0.5m/s)值对微观选址可行性进行判断；
S52)若表明软件推算结果不可靠，需进一步对点位复核确认。
此外，需要说明的是，本说明书中所描述的具体实施例，其零、部件的形状、所取名称等可以不同。凡依本发明专利构思所述的构造、特征及原理所做的等效或简单变化，均包括于本发明专利的保护范围内。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离本发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
Claims (9)
1.一种复杂地形风电机组微观选址方法，其步骤包括：
S1)基本信息收集，收集规划风电场的测绘地形图以及拟选机位坐标；
S2)位置确定，根据地形图地形选定需要布置激光雷达测风仪的拟选机位坐标，所述激光雷达测风仪布置在选定的拟选机位坐标上，并确定激光雷达测风仪的测试高度；
S3)数据采集，激光雷达测风仪、测风塔分别进行实时测量采集，得到激光雷达测风仪实测风速；
S4)数据处理，根据测风塔的数据采集信息推算出与激光雷达测风仪相同位置且相同高度处的推算风速；
S5)准确性判断，根据实测风速和推算风速判断拟选机位数据准确性。
2.根据权利要求1所述的复杂地形风电机组微观选址方法，其特征在于：所述步骤S2中根据地貌剖面的高度及起伏幅值来确定需要布置激光雷达测风仪的拟选机位坐标。
3.根据权利要求2所述的复杂地形风电机组微观选址方法，其特征在于：所述步骤S2中需要布置激光雷达测风仪的位置为在距离拟选机位5倍风机拟定轮毂高度范围内之地形起伏幅值与离拟选机位距离的比值大于等于6％，或平面坡度大于等于10°的拟选机位处。
4.根据权利要求1所述的复杂地形风电机组微观选址方法，其特征在于：所述步骤S3中激光雷达测风仪与测风塔采集时间同步。
5.根据权利要求4所述的复杂地形风电机组微观选址方法，其特征在于：所述步骤S3中设置单元间隔时间，所述数据采集为单元间隔时间中的平均值、最大值和最小值。
6.根据权利要求5所述的复杂地形风电机组微观选址方法，其特征在于：所述步骤S4中包括如下步骤：
S41)根据步骤S1收集的基本信息和步骤S3采集的数据，对测风数据进行完整性及合理性检验，剔除无效及不合理数据；
S42)根据初步整理后的测风数据，得到测风塔和激光雷达测风仪各高度风速、风向分布；
S43)计算各高度层风切变指数、湍流强度以及特征湍流强度值；
S44)利用测风塔测风数据，通过MeteodynWT软件推算出激光雷达测风仪测试点位处相同高度处的风速。
7.根据权利要求6所述的复杂地形风电机组微观选址方法，其特征在于：所述步骤S41中不合理数据的剔除根据参数的合理范围、参数的合理相关性和参数的合理变化趋势。
8.根据权利要求7所述的复杂地形风电机组微观选址方法，其特征在于：所述参数的合理范围包括平均风速、风向和平均气压；所述参数的合理相关性包括一个间隔高度的小时平均风速差值、两个间隔高度的小时平均风速差值和一个间隔高度的风向差值；所述参数的合理变化趋势包括平均风速变化、平均温度变化和平均气压变化。
9.根据权利要求6所述的复杂地形风电机组微观选址方法，其特征在于：所述步骤S5中，当实测风速与推算风速的差值绝对值比上实测风速小于等于预设值时，通过湍流强度及特征湍流强度值对微观选址可行性进行判断；当实测风速与推算风速的差值绝对值比上实测风速大于预设值时，重新复核确认软件推算结果。
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