CN107944632A - 一种基于开发地图的风电场选址系统及选址方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于开发地图的风电场选址系统，包括：数据采集模块，采集基础数据并进行分类存储和集成；可视化电子地图平台，将相关信息在可视化电子地图平台上分别按照时间、地域、发展趋势的维度进行整合与展示，同时根据所述数据采集模块集成的数据，建立测风分析模型，分析测风数据的时空分布特性数据、资源互补特性数据和资源波动特性数据，对风电场选址进行预选；应用层模块，分析后量化拟建风电场的风能资源条件、建设条件数据，建立风电场的初步量化标准，并为可视化电子地图平台提供选址的初步结果；以及风电场选址系统，优化初步量化标准，并根据预期开发容量，确定最终的风电场选址方案。还公开了相应的风电场选址方法。
Description
技术领域
本发明涉及一种风电开发技术领域，特别是一种基于开发地图进行风电场选址的系统及选址方法，属于风电市场精益开发技术领域。
背景技术
近年来，风电产业逐步呈现出多元化发展态势：1)产业政策体系逐步完善；2)弃风限电短期内无法有效解决；3)市场战略南移逐步深入；4)产业集中度进一步提升；5)风火同价压力下降价潮不可避免；6)分散式与海上风电潜力可期。以上态势导致风电市场竞争进一步加剧，市场准入门槛逐步下降，项目难度与投资风险加大，合作趋势凸显。时代特征与市场趋势对风电市场开发业务提出“纵向水平提升”与“横向创新转型”的需求。
目前，现有相关技术及专利情况如下：基于物联网、云计算、智能控制技术的能源互联网平台，如格林威治、阿波罗云、追风者、FreeMeso、能量魔方等。这些能源互联网，InternetofEnergy，包含的东西要更多，呈现的都是一种试图把各种能源形式组合成一个超级网络的大开大合，包含了智能通信、智能电网、智能交通等等众多智能与绿色概念，然而将新能源融合到能源互联网中，并且将新能源电场开发与能源互联网的结合还没有在现有技术中发现。在新能源电场开发之前，新能源技术并不成熟，投资风险不可控，因此需要将有效的能源互联网信息进行整合，从而开发出能够在风电场设计和开发初期就能够合理成形方案的系统。
风力发电电场选址一般要求年平均风速在6米/秒以上(60-70米高度)，山区在5.8米/秒以上，年3-25米/秒的风速累计小时数在2000小时以上(3000-5000)，年平均有效风能功率密度在150瓦/平方米以上，每台风机的平均间距为叶片直径的4-6倍，并网条件好，要求风电场直接接入的电网不超过20公里，离居民区300米以上的距离，另外，还需要考虑电价、风向、地形、地质、气候、环境以及道路交通等一系列因素，在政策引导条件下，选址还需要配合电价、电网接入可能性、电网接入的变电站离可能选择的风场的距离、当地对生态的保护和环境保护的要求、土地政策以及林地保护问题等当地政策方面的制约。因此，传统的风电项目开发前期，需要取得大量的测风资料后，开展项目的论证工作，论证满足开发要求之后，才可以启动相应的报批，预可研的编制以及相关的前期工作，预可研通过后，才可以开展可研以及其他专题报告的编制工作，之后再进行项目申报核准，到开始风电项目建设投产至少需要4-5年的时间，如果选址不当造成项目失败，在时间成本以及经济成本上都是一个极大的损失。
现有技术中对于风电场场址选择都遵循2003年9月30日国家发展改革委员会发布的风电场场址选择的技术规定，这一技术规定是一个原则性的总纲性的指导原则，对于具体选址的计算工作和最终确定工作并没有细化，对于某些地区完全没有或者只有很少现成测风数据；还有些地形复杂的地区，即使有现成资料用来推算测站附近的风况，其可靠性也受到限制，因此在风电场场址选择时只能选择定性方法初步判断风能资源是否丰富，包括1)地形地貌特征判别法：可利用地形地貌特征，对缺少现成测风数据的丘陵和山地进行风能资源粗估。地形图是表明地形地貌特征的主要工具，应采用1：50000的地形图，能够较详细地反映出地形特征，从地形图上可以判别发生较高平均风速的典型特征是：经常发生强烈气压梯度的区域内的隘口和峡谷；从山脉向下延伸的长峡谷；高原和台地；强烈高空风区域内暴露的山脊和山峰；强烈高空风，或温度/压力梯度区域内暴露的海岸；岛屿的迎风和侧风角；从地形图上可以判别发生较低平均风速的典型特征是：垂直于高处盛行风向的峡谷；盆地；表面粗糙度大的区域，例如森林覆盖的平地。2)植物变形判别法：植物因长期被风吹而导致永久变形的程度可以反映该地区风力特性的一般情况。特别是树的高度和形状能够作为记录多年持续的风力强度和主风向证据。树的变形受几种因素影响，包括树的种类、高度、暴露在风中的程度、生长季节和非生长季节的平均风速、年平均风速和持续的风向，已经发现年平均风速是与树的变形程度最相关的因素。3)风成地貌判别法：地表物质会因风而移动和沉积，形成干盐湖、沙丘和其它风成地貌，表明附近存在固定方向的强风，如在山的迎风坡岩石裸露，背风坡砂砾堆积，在缺少风速数据的地方，利用风成地貌有助于初步了解当地的风况。4)当地居民调查判别法：有些地区由于气候的特殊性，各种风况特征不明显，可通过对当地长期居住居民的询问调查，定性了解该地区风能资源的情况。
然而，这些仅仅是定性的判断，在风能资源较为丰富的地区，如何进行风电场的精益化选址是一个正待解决的问题。
发明内容
为了克服现有技术中这部分的缺失及不足，增强风电项目开发业务的布局能力，实现风电市场开发选址的可视化及精准布局，降低风电项目开发过程中的风险，提升项目开发成功率，并且提升风电项目开发人员的工作效率，本发明提供一种基于开发地图的风电场选址系统，该系统包括：
数据采集模块，用于采集风电场选址的基础数据并进行分类存储和集成；
可视化电子地图平台，将与风电场选址有关的信息在可视化电子地图平台上分别按照时间、地域、发展趋势的维度进行整合与展示，同时根据所述数据采集模块集成的数据，建立测风分析模型，分析测风数据的时空分布特性数据、资源互补特性数据和资源波动特性数据，对风电场选址进行预选；
应用层模块，对信息系统进行智能分析、大数据分析以及政策分析后量化拟建风电场的风能资源条件、建设条件数据，建立风电场的初步量化标准，并为可视化电子地图平台提供选址的初步结果；
风电场选址模块，优化初步量化标准，根据优化后的选址量化标准以及预期开发容量，确定最终的风电场选址方案。
优选的，所述系统还包括：服务模块，用于提供地图服务、功能服务以及逻辑算法服务或组件。
优选的，所述系统还包括：功能模块，提供地图浏览、地图查询、地图定位、区域分析、筛选汇总、区域对比、信息管理、数据统计、数据分析、数据对比以及数据管理功能。
优选的，所述数据采集模块采集如下一种或多种数据：地理信息、遥感影像、地形数据、风资源数据、政策数据以及项目数据，其中，风资源数据包括风速、风向、温度、气压及湿度数据，具体包括：a)30年的逐年逐月平均风速；b)代表年的逐小时风速风向数据；c)与风电场测站同期的逐小时风速风向数据；d)累年平均气温气压数据；e)最大风速、极端风速、极端气温及雷电等数据；f)风速频率曲线、风向玫瑰图、风能玫瑰图、年日风速变化曲线、风能密度和有效风速小时。
优选的，还包括风险预警模块，用于将收集到的政策、占储、生态红线信息集成至数据平台，通过数据处理技术，实现对风电场目标区域的风险预警。
优选的，所述系统还包括：软件基础设备层和硬件基础设备层，所述软件基础设备层包括操作系统和安全系统，所述硬件基础设备层包括服务器、存储设备、网络设备、移动设备和安全设备。
本发明的目的还在于提供一种基于开发地图的风电场选址方法，所述方法使用上述一种基于开发地图的风电场选址系统，包括如下步骤：
(1)采集风电场选址的基础数据并进行分类存储和集成；
(2)搭建可视化电子地图平台，将与风电场选址有关的信息在可视化电子地图平台上分别按照时间、地域、发展趋势的维度进行整合与展示，同时根据所述数据采集模块集成的数据，建立测风分析模型，分析测风数据的时空分布特性数据、资源互补特性数据和资源波动特性数据，对风电场选址进行预选；
(3)对信息系统进行智能分析、大数据分析以及政策分析后量化拟建风电场的风能资源条件、建设条件数据，建立风电场的初步量化标准，并为可视化电子地图平台提供选址的初步结果；
(4)采用风电场选址系统优化初步量化标准，根据优化后的选址量化标准，根据预期开发容量，确定最终的风电场选址方案；
(5)采用企业项目管理模块及档案资料管理模块对风电场选址过程要素的精细管理；
(6)基于选定区域生成对于风电场选址具有可行性的项目建议报告及可研报告。
优选的，步骤(2)建设风电场最基本的条件是要有能量丰富、风向稳定的风能资源作为初选的条件，基于所搭建的可视化电子地图平台，获得现有的风能资源分布图及气象站的风资源情况，结合地形从一个较大的区域中筛选较好的风能资源区域，结合地形地貌数据信息以及地理标志物信息在万分之一可视化电子地图上确定风电场的开发范围，缩小现场实地勘察的范围。
优选的，步骤(3)对信息系统进行智能分析、大数据分析以及政策分析包括：对测风资料进行代表性、一致性和完整性分析，所分析的大数据应保证至少是一周年的数据量，测风资料有效数据完整率应满足90％以上，资料缺失的时段小于一周，所述量化拟建风电场的风能资源条件、建设条件数据，建立风电场的初步量化标准包括计算风电机组轮毂高度处代表年平均风速，平均风功率密度，风电场测站全年风速和风功率日变化曲线图，风电场测站全年风俗和风功率年变化曲线图，风电场测站全年风向、风能玫瑰图，风电场测站各月风向、风能玫瑰图，风电场测站的地形、风切变系数、湍流强度、地表粗糙度和障碍物，通过与长期站的相关计算进行校正后整理一套反映风电场长期平均水平的代表数据作为初步量化标准的基准；所述并为可视化电子地图平台提供选址的初步结果包括根据各数据绘制风电场预装风电机组轮毂高度风能资源分布图，并结合风电机组功率曲线计算风机的总发电量，迭代计算预期开发容量，即预期开发面积上总发电量最高的区域作为选址的初步结果。
优选的，所述步骤(4)采用风电场选址系统优化初步量化标准，根据优化后的选址量化标准，根据预期开发容量，确定最终的风电场选址方案包括风险评估和微观选址两个方面，所述风险评估包括计算选址的初步结果处风电场预装风电机组轮毂高度处涡流强度和50年一遇10min平均最大风速，从而提出风电场场址风况对风电机组安全等级的要求，如果现有风电机组无法满足安全等级要求，则需要返回步骤(1)和(2)重新选址，如果现有风电机组可以满足安全等级要求，继续进行微观选址，所述微观选址包括在可视化电子地图内输入轮毂高度处风资源数据文件，测风高度的风资源数据文件以及测风高度处的风资源风频表文件，并且在可视化电子地图内输入三维数字化地形图，输入风电场空气密度下的风机功率曲线及推力曲线，设定风机的布置范围及风机数量，设定粗糙度、湍流强度、风机最小间距、坡度、噪声，风电场发电量的各种折减系数，采用修正PARK尾流模型进行风机优化排布，采用粘性涡旋尾流模型对风电场每台风机发电量及尾流损失进行精确计算，进行比较后确定最终的风电场选址。
本发明有益效果：
采用上述基于开发地图的风电场选址系统及其选址方法，能够实现风电市场开发过程中对于风电场选址所用信息整合和业务的可视化；有效缩短风电项目前期选址开发时间；能够节省风资源开发的人力成本；能够规范风电项目开发项目的业务流程；能够快速识别并控制风电项目开发过程中选址带来的项目风险。
根据下文结合附图对本发明具体实施例的详细描述，本领域技术人员将会更加明了本发明的上述以及其他目的、优点和特征。
附图说明
后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本发明的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分。本领域技术人员应该理解，这些附图未必是按比例绘制的。本发明的目标及特征考虑到如下结合附图的描述将更加明显，附图中：
附图1为根据本发明实施例的系统结构框图；
附图2为根据本发明实施例的多层级的系统架构示意图；
附图3为根据本发明实施例的方法流程图。
具体实施方式
风能资源评估是整个风电场建设、运行的重要环节，是风电项目的根本，对风能资源正确评估是风电场建设取得良好经济效益的关键。风电场选址通常包括三个阶段：区域的初步甄选，区域风能资源评估及微观选址。然而对于风能资源的评估方法有定性和定量两种方式，定量方式能够更精确地评估风电场区域范围内的风能资源蕴藏状况，客观掌握风能资源状况。为此实施本实施例，参见附图1，表示根据本发明实施例的系统结构框图，该系统包括：数据采集模块，用于采集风电场选址的基础数据并进行分类存储和集成，所述数据采集模块采集如下一种或多种数据：地理信息、遥感影像、地形数据、风资源数据、政策数据以及项目数据，其中，风资源数据包括风速、风向、温度、气压及湿度数据，具体包括：a)30年的逐年逐月平均风速；b)代表年的逐小时风速风向数据；c)与风电场测站同期的逐小时风速风向数据；d)累年平均气温气压数据；e)最大风速、极端风速、极端气温及雷电等数据；f)风速频率曲线、风向玫瑰图、风能玫瑰图、年日风速变化曲线、风能密度和有效风速小时；还包括可视化电子地图平台，将与风电场选址有关的信息在可视化电子地图平台上分别按照时间、地域、发展趋势的维度进行整合与展示，同时根据所述数据采集模块集成的数据，建立测风分析模型，分析测风数据的时空分布特性数据、资源互补特性数据和资源波动特性数据，对风电场选址进行预选；应用层模块，对信息系统进行智能分析、大数据分析以及政策分析后量化拟建风电场的风能资源条件、建设条件数据，建立风电场的初步量化标准，并为可视化电子地图平台提供选址的初步结果；风电场选址模块，优化初步量化标准，根据优化后的选址量化标准以及预期开发容量，确定最终的风电场选址方案。该实施例中的系统还包括：服务模块，用于提供地图服务、功能服务以及逻辑算法服务或组件；功能模块，提供地图浏览、地图查询、地图定位、区域分析、筛选汇总、区域对比、信息管理、数据统计、数据分析、数据对比以及数据管理功能；还包括风险预警模块，用于将收集到的政策、占储、生态红线信息集成至数据平台，通过数据处理技术，实现对风电场目标区域的风险预警；以及软件基础设备层和硬件基础设备层，所述软件基础设备层包括操作系统和安全系统，所述硬件基础设备层包括服务器、存储设备、网络设备、移动设备和安全设备。该基于开发地图的风电项目开发系统基于软件基础设备层和硬件基础设备层来实现，软件基础设备层主要涉及的操作系统和安全系统的设计，本实施例的开发系统可以兼容市面上常用的多种操作系统和安全系统，当然根据开发规模和企业特点可以对安全系统进行二次开发了；而硬件基础设备层涉及对服务器、存储设备、网络设备、移动设备和安全设备的选型，采购和二次开发。
附图2表示多层级系统架构示意图，包括应用层、展现层、功能层、服务层、数据层及软硬件基础设备层七个层级；而展示形式分为内网门户及外网门户两个不同纬度平台。
其中应用层实现的是信息系统智能分析、大数据分析以及政策分析三个功能。展现层具体为本实施例的核心部分，即开发地图。功能层实现多种功能，包括但不限于：地图浏览、地图查询、地图定位、区域分析、筛选汇总、区域对比、信息管理、数据统计、数据分析、数据对比和数据管理。服务层包括但不限于地图服务、功能服务以及逻辑算法服务或组件。数据层所提供的服务种类根据风电场开发的需求进行选择和排列组合，包括地理信息数据，遥感影像数据、地形数据、风资源数据、政策数据以及项目数据。基础设备层分为软件和硬件两个层级，其中软件设备层包括操作系统和安全系统，硬件设备层包括服务器、存储设备、网络设备、移动设备以及安全设备。
参见附图3，关于该基于开发地图的风电选址系统使用方法的流程图，包括如下步骤：
(1)采集风电场选址的基础数据并进行分类存储和集成；
(2)搭建可视化电子地图平台，将与风电场选址有关的信息在可视化电子地图平台上分别按照时间、地域、发展趋势的维度进行整合与展示，同时根据所述数据采集模块集成的数据，建立测风分析模型，分析测风数据的时空分布特性数据、资源互补特性数据和资源波动特性数据，对风电场选址进行预选；
(3)对信息系统进行智能分析、大数据分析以及政策分析后量化拟建风电场的风能资源条件、建设条件数据，建立风电场的初步量化标准，并为可视化电子地图平台提供选址的初步结果；
(4)采用风电场选址系统优化初步量化标准，根据优化后的选址量化标准，根据预期开发容量，确定最终的风电场选址方案；
(5)采用企业项目管理模块及档案资料管理模块对风电场选址过程要素的精细管理；
(6)基于选定区域生成对于风电场选址具有可行性的项目建议报告及可研报告。
其中步骤(2)的实施细节为：建设风电场最基本的条件是要有能量丰富、风向稳定的风能资源作为初选的条件，基于所搭建的可视化电子地图平台，获得现有的风能资源分布图及气象站的风资源情况，结合地形从一个较大的区域中筛选较好的风能资源区域，结合地形地貌数据信息以及地理标志物信息在万分之一可视化电子地图上确定风电场的开发范围，缩小现场实地勘察的范围。
其中步骤(3)对信息系统进行智能分析、大数据分析以及政策分析包括：对测风资料进行代表性、一致性和完整性分析，所分析的大数据应保证至少是一周年的数据量，测风资料有效数据完整率应满足90％以上，资料缺失的时段小于一周，所述量化拟建风电场的风能资源条件、建设条件数据，建立风电场的初步量化标准包括计算风电机组轮毂高度处代表年平均风速，平均风功率密度，风电场测站全年风速和风功率日变化曲线图，风电场测站全年风俗和风功率年变化曲线图，风电场测站全年风向、风能玫瑰图，风电场测站各月风向、风能玫瑰图，风电场测站的地形、风切变系数、湍流强度、地表粗糙度和障碍物，通过与长期站的相关计算进行校正后整理一套反映风电场长期平均水平的代表数据作为初步量化标准的基准；所述并为可视化电子地图平台提供选址的初步结果包括根据各数据绘制风电场预装风电机组轮毂高度风能资源分布图，并结合风电机组功率曲线计算风机的总发电量，迭代计算预期开发容量，即预期开发面积上总发电量最高的区域作为选址的初步结果。
而步骤(4)采用风电场选址系统优化初步量化标准，根据优化后的选址量化标准，根据预期开发容量，确定最终的风电场选址方案包括风险评估和微观选址两个方面，所述风险评估包括计算选址的初步结果处风电场预装风电机组轮毂高度处涡流强度和50年一遇10min平均最大风速，从而提出风电场场址风况对风电机组安全等级的要求，如果现有风电机组无法满足安全等级要求，则需要返回步骤(1)和(2)重新选址，如果现有风电机组可以满足安全等级要求，继续进行微观选址，所述微观选址包括在可视化电子地图内输入轮毂高度处风资源数据文件，测风高度的风资源数据文件以及测风高度处的风资源风频表文件，并且在可视化电子地图内输入三维数字化地形图，输入风电场空气密度下的风机功率曲线及推力曲线，设定风机的布置范围及风机数量，设定粗糙度、湍流强度、风机最小间距、坡度、噪声，风电场发电量的各种折减系数，采用修正PARK尾流模型进行风机优化排布，在计算过程中，上述参数采用的是关联算法，参考WASP软件的计算算法，对于地形复杂的山地风电场采用1：5000地图，对于地形简单的山地风电场，采用1：1000可视化开发地图。根据优化结果坐标，利用GPS到现场勘探，根据现场地形地貌条件，安装运输条件和施工条件进行风机位置的微调，反馈到开发地图中后采用粘性涡旋尾流模型对风电场每台风机发电量及尾流损失进行精确计算，多次重复上述模型计算和现场勘验的过程，直到比较后确定最终的风电场选址。
针对某省某市县风电项目开发，开发前收集了如下信息：该地近三年的风区工程规划报告以及国家对风力建设的远期规划政策，拟建设项目地区的自然环境条件，风能资源条件，交通运输条件以及吊装条件，将上述信息输入开发地图内，并根据该地的风能资源状况，初步估算拟建的风电场年等效利用小时数和年上网电量，在地图上会拟订多个附近的参考区域(参考区域的选定标准基于规划区域内，测风塔之间以及河谷地带的冷空气通道沿途)，针对不同区域测算电场的投资，最终选定拟建设风电场所在地、装机容量，风机选型以及接入系统方案，并对整个项目建设的风险进行预警提示。根据风资源同时结合其他气候条件、地形和交通运输、工程地质、接入系统、其他社会政治和经济技术因素的权重，拟建风场位于某市某县以东直线距离约4km处，风电规划装机容量按照49.5MW完成，选址区域面积开阔，建设风电场不仅有效利用了当地的风资源，还可对电网末端起到电源补充的作用。
设计目标和选址细节：根据现有资料本次规划已避开矿产勘查区域，拟建场地无滑坡、崩塌、采空区、地下天然洞穴等不良地质作用，综合评价场地、地基的稳定性良好，规划风电场拟按照就近介入变电所的原则建设。在风电场的建设中，风力发电机组的选择受到风电场自然环境条件、交通运输条件、吊装条件等制约，同时在技术先进、运行可靠的前提下，选择经济上切实可行的风力发电机组，并根据风场的风能资源状况和所选的风力发电机组，计算风场的年发电量，选择综合指标最佳的风力发电机组。将目前国内成熟的商品化风电机组技术规格全部输入开发地图内，由开发系统采用的最优化算法进行选择，选定风电场单机容量采用1.5MW或2MW，机型特征参数如下：
叶片数：3片
额定功率：1.5MW和2.0MW
风轮直径：77～93m
切入风速：3～4m/s
切出风速：20、25m/s
额定风速：11～13m/s
安全风速：52.5m/s(风险预警模块计算获得)
轮毂高度：70～80m
采用上述基于开发地图的风电场选址系统及其选址方法，能够实现风电市场开发过程中对于风电场选址所用信息整合和业务的可视化；有效缩短风电项目前期选址开发时间；能够节省风资源开发的人力成本；能够规范风电项目开发项目的业务流程；能够快速识别并控制风电项目开发过程中选址带来的项目风险。
虽然本发明已经参考特定的说明性实施例进行了描述，但是不会受到这些实施例的限定而仅仅受到附加权利要求的限定。本领域技术人员应当理解可以在不偏离本发明的保护范围和精神的情况下对本发明的实施例能够进行改动和修改。
Claims (10)
1.一种基于开发地图的风电场选址系统，其特征在于系统包括：
数据采集模块，用于采集风电场选址的基础数据并进行分类存储和集成；
可视化电子地图平台，将与风电场选址有关的信息在可视化电子地图平台上分别按照时间、地域、发展趋势的维度进行整合与展示，同时根据所述数据采集模块集成的数据，建立测风分析模型，分析测风数据的时空分布特性数据、资源互补特性数据和资源波动特性数据，对风电场选址进行预选；
应用层模块，对信息系统进行智能分析、大数据分析以及政策分析后量化拟建风电场的风能资源条件、建设条件数据，建立风电场的初步量化标准，并为可视化电子地图平台提供选址的初步结果；以及
风电场选址系统，优化初步量化标准，根据优化后的选址量化标准以及预期开发容量，确定最终的风电场选址方案。
2.根据权利要求1所述的一种基于开发地图的风电场选址系统，其特征在于还包括：服务模块，用于提供地图服务、功能服务以及逻辑算法服务或组件。
3.根据权利要求1所述的一种基于开发地图的风电场选址系统，其特征在于还包括：功能模块，提供地图浏览、地图查询、地图定位、区域分析、筛选汇总、区域对比、信息管理、数据统计、数据分析、数据对比以及数据管理功能。
4.根据权利要求1所述的一种基于开发地图的风电场选址系统，其特征在于：所述数据采集模块采集如下一种或多种数据：地理信息、遥感影像、地形数据、风资源数据、政策数据以及项目数据，其中，风资源数据包括风速、风向、温度、气压及湿度数据，具体包括：a)30年的逐年逐月平均风速；b)代表年的逐小时风速风向数据；c)与风电场测站同期的逐小时风速风向数据；d)累年平均气温气压数据；e)最大风速、极端风速、极端气温及雷电等数据；f)风速频率曲线、风向玫瑰图、风能玫瑰图、年日风速变化曲线、风能密度和有效风速小时。
5.根据权利要求1所述的一种基于开发地图的风电场选址系统，其特征在于还包括：风险预警模块，用于将收集到的政策、占储、生态红线信息集成至数据平台，通过数据处理技术，实现对风电场目标区域的风险预警。
6.根据权利要求1所述的一种基于开发地图的风电场选址系统，其特征在于还包括：软件基础设备层和硬件基础设备层，所述软件基础设备层包括操作系统和安全系统，所述硬件基础设备层包括服务器、存储设备、网络设备、移动设备和安全设备。
7.一种基于开发地图的风电场选址方法，所述选址方法使用根据权利要求1-6任一所述的一种基于开发地图的风电场选址系统，其特征在于包括如下步骤：
(1)采集风电场选址的基础数据并进行分类存储和集成；
(2)搭建可视化电子地图平台，将与风电场选址有关的信息在可视化电子地图平台上分别按照时间、地域、发展趋势的维度进行整合与展示，同时根据所述数据采集模块集成的数据，建立测风分析模型，分析测风数据的时空分布特性数据、资源互补特性数据和资源波动特性数据，对风电场选址进行预选；
(3)对信息系统进行智能分析、大数据分析以及政策分析后量化拟建风电场的风能资源条件、建设条件数据，建立风电场的初步量化标准，并为可视化电子地图平台提供选址的初步结果；
(4)采用风电场选址系统优化初步量化标准，根据优化后的选址量化标准，根据预期开发容量，确定最终的风电场选址方案；
(5)采用企业项目管理模块及档案资料管理模块对风电场选址过程要素的精细管理；
(6)基于选定区域生成对于风电场选址具有可行性的项目建议报告及可研报告。
8.根据权利要求7所述的一种基于开发地图的风电场选址方法，其特征在于：所述步骤(2)具体实施为以能量丰富、风向稳定的风能资源作为初选的条件，基于所搭建的可视化电子地图平台，获得现有的风能资源分布图及气象站的风资源情况，结合地形从一个较大的区域中筛选较好的风能资源区域，结合地形地貌数据信息以及地理标志物信息在万分之一可视化电子地图上确定风电场的开发范围，缩小现场实地勘察的范围。
9.根据权利要求7所述的一种基于开发地图的风电场选址方法，其特征在于：所述步骤(3)对信息系统进行智能分析、大数据分析以及政策分析包括：对测风资料进行代表性、一致性和完整性分析，所分析的大数据应保证至少是一周年的数据量，测风资料有效数据完整率应满足90％以上，资料缺失的时段小于一周，所述量化拟建风电场的风能资源条件、建设条件数据，建立风电场的初步量化标准包括计算风电机组轮毂高度处代表年平均风速，平均风功率密度，风电场测站全年风速和风功率日变化曲线图，风电场测站全年风俗和风功率年变化曲线图，风电场测站全年风向、风能玫瑰图，风电场测站各月风向、风能玫瑰图，风电场测站的地形、风切变系数、湍流强度、地表粗糙度和障碍物，通过与长期站的相关计算进行校正后整理一套反映风电场长期平均水平的代表数据作为初步量化标准的基准；所述并为可视化电子地图平台提供选址的初步结果包括根据各数据绘制风电场预装风电机组轮毂高度风能资源分布图，并结合风电机组功率曲线计算风机的总发电量，迭代计算预期开发容量，即预期开发面积上总发电量最高的区域作为选址的初步结果。
10.根据权利要求7所述的一种基于开发地图的风电场选址方法，其特征在于：所述步骤(4)采用风电场选址系统优化初步量化标准，根据优化后的选址量化标准，根据预期开发容量，确定最终的风电场选址方案包括风险评估和微观选址两个方面，所述风险评估包括计算选址的初步结果处风电场预装风电机组轮毂高度处涡流强度和50年一遇10min平均最大风速，从而提出风电场场址风况对风电机组安全等级的要求，如果现有风电机组无法满足安全等级要求，则需要返回步骤(1)和(2)重新选址，如果现有风电机组可以满足安全等级要求，继续进行微观选址，所述微观选址包括在可视化电子地图内输入轮毂高度处风资源数据文件，测风高度的风资源数据文件以及测风高度处的风资源风频表文件，并且在可视化电子地图内输入三维数字化地形图，输入风电场空气密度下的风机功率曲线及推力曲线，设定风机的布置范围及风机数量，设定粗糙度、湍流强度、风机最小间距、坡度、噪声，风电场发电量的各种折减系数，采用修正PARK尾流模型进行风机优化排布，采用粘性涡旋尾流模型对风电场每台风机发电量及尾流损失进行精确计算，进行比较后确定最终的风电场选址。
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|---|---|
| CN (1) | CN107944632A (zh) |
Cited By (35)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108897932A (zh) * | 2018-06-14 | 2018-11-27 | 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司 | 一种风电场现场微观选址室内实现的方法 |
| CN109670643A (zh) * | 2018-12-18 | 2019-04-23 | 华润电力技术研究院有限公司 | 风电厂选址优化方法、装置及计算机设备 |
| CN110334828A (zh) * | 2019-03-07 | 2019-10-15 | 北京融链科技有限公司 | 选址方法及装置、存储介质、处理器 |
| CN110930027A (zh) * | 2019-11-21 | 2020-03-27 | 深圳智润新能源电力勘测设计院有限公司 | 一种用于风电项目选址地理信息系统及其设备 |
| CN110991872A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-04-10 | 深圳智润新能源电力勘测设计院有限公司 | 风电场设计方案的评估方法及相关系统 |
| CN111062627A (zh) * | 2019-12-19 | 2020-04-24 | 华润电力技术研究院有限公司 | 一种风电场宏观选址方法、系统及相关设备 |
| CN111652508A (zh) * | 2020-06-03 | 2020-09-11 | 哈尔滨工业大学 | 一种风能资源品质综合定量评估方法 |
| CN111696423A (zh) * | 2020-06-23 | 2020-09-22 | 中建水务环保有限公司 | 一种污水处理设施布设方法、系统及载体 |
| CN111754185A (zh) * | 2019-03-29 | 2020-10-09 | 北京金风科创风电设备有限公司 | 风电场勘测数据处理系统、方法、设备及存储介质 |
| CN111969659A (zh) * | 2020-08-28 | 2020-11-20 | 国网四川省电力公司电力科学研究院 | 一种高海拔地区输电线路状态监测装置的电源选型方法 |
| CN112215449A (zh) * | 2019-07-12 | 2021-01-12 | 中国石油天然气股份有限公司 | 压力能发电厂站的选址方法、装置及存储介质 |
| CN112308965A (zh) * | 2020-11-02 | 2021-02-02 | 武汉光谷联合集团有限公司 | 一种基于三维技术的园区企业快速选址的方法及装置 |
| CN112465194A (zh) * | 2020-11-09 | 2021-03-09 | 王博妮 | 基于气象大数据的海上风电场智能气象服务系统及方法 |
| CN112633593A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-04-09 | 数字港湾科技(湖北)有限公司 | 一种油气田井场智能规划选址系统及方法 |
| CN112800155A (zh) * | 2020-08-21 | 2021-05-14 | 特变电工新疆新能源股份有限公司 | 一种针对冰冻天气的风电场宏观选址方法 |
| CN112884269A (zh) * | 2020-12-14 | 2021-06-01 | 中国船舶重工集团海装风电股份有限公司 | 一种基于gis的风电场技术可开发量计算方法及系统 |
| CN113095681A (zh) * | 2021-04-13 | 2021-07-09 | 中国煤炭地质总局勘查研究总院 | 一种矿业勘查开发区域评价方法及装置 |
| CN113269344A (zh) * | 2021-03-16 | 2021-08-17 | 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 | 一种基于高景卫星遥感信息和技术的风电场微观选址的智能方法 |
| CN113283122A (zh) * | 2021-06-29 | 2021-08-20 | 华能新能源股份有限公司 | 一种高边坡地形造成的风机选址风险的评估方法及系统 |
| CN113283678A (zh) * | 2021-06-29 | 2021-08-20 | 华能新能源股份有限公司 | 一种风机选址风险的评估方法、系统、设备及存储介质 |
| CN113849974A (zh) * | 2021-09-23 | 2021-12-28 | 华能陇东能源有限责任公司 | 一种基于风光出力互补的新能源基地风电场选址方法 |
| CN113988429A (zh) * | 2021-10-29 | 2022-01-28 | 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 | 一种风电场开发定制优化方法及系统 |
| CN114037153A (zh) * | 2021-11-09 | 2022-02-11 | 北京林业大学 | 一种风电机组选址方法 |
| CN114567626A (zh) * | 2022-01-24 | 2022-05-31 | 国电联合动力技术有限公司 | 基于互联网的风电机组数据异地传输方法和系统 |
| CN114819756A (zh) * | 2022-06-24 | 2022-07-29 | 深圳众城卓越科技有限公司 | 基于分类模型的风电机组智能选址方法、装置及设备 |
| CN114997697A (zh) * | 2022-06-21 | 2022-09-02 | 雅砻江流域水电开发有限公司 | 一种针对复杂地形下风电场中低效机组的识别及分析方法 |
| CN115204712A (zh) * | 2022-07-26 | 2022-10-18 | 中国气象局上海台风研究所(上海市气象科学研究所) | 一种海上和沿海风电场选址评估方法 |
| CN115239211A (zh) * | 2022-09-22 | 2022-10-25 | 国家电投集团科学技术研究院有限公司 | 光伏发电项目的可研审查方法、装置、系统及电子设备 |
| CN116263892A (zh) * | 2021-12-14 | 2023-06-16 | 维斯塔斯风力系统集团公司 | 一种用于实时预测风电场的风力条件的方法 |
| CN117078460A (zh) * | 2023-08-18 | 2023-11-17 | 国家电投集团科学技术研究院有限公司 | 一种风资源数据管理系统及风资源数据管理方法 |
| CN117152372A (zh) * | 2023-10-30 | 2023-12-01 | 四川电力设计咨询有限责任公司 | 一种风电工程三维数字化地理信息服务平台 |
| CN117889786A (zh) * | 2024-01-16 | 2024-04-16 | 国家电投集团山东海洋能源发展有限公司 | 一种基于视觉的风电场站自动巡检方法及系统 |
| CN118365124A (zh) * | 2024-04-25 | 2024-07-19 | 华北电力大学 | 一种基于环境数据的可再生能源效益风险分析方法及系统 |
| CN118378855A (zh) * | 2024-06-21 | 2024-07-23 | 北京夏初科技集团有限公司 | 一种风电场微观选址优化方法和装置 |
| CN118655585A (zh) * | 2024-08-20 | 2024-09-17 | 福建瑞碳光电精密仪器有限公司 | 一种地基大气探测激光雷达观测选址方法及系统 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103258242A (zh) * | 2013-04-18 | 2013-08-21 | 国家电网公司 | 基于大规模风电基地风电场布局的测风网络布局方法 |
| US9274251B2 (en) * | 2008-11-13 | 2016-03-01 | Saint Louis University | Apparatus and method for providing environmental predictive indicators |
| CN105654239A (zh) * | 2015-12-30 | 2016-06-08 | 北京金风科创风电设备有限公司 | 用于风力发电机组极端风况的识别方法、装置及系统 |
| CN107358321A (zh) * | 2017-07-05 | 2017-11-17 | 国网江苏省电力公司经济技术研究院 | 一种海上风电场精益化选址方法 |
-
2017
- 2017-12-06 CN CN201711273956.9A patent/CN107944632A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9274251B2 (en) * | 2008-11-13 | 2016-03-01 | Saint Louis University | Apparatus and method for providing environmental predictive indicators |
| CN103258242A (zh) * | 2013-04-18 | 2013-08-21 | 国家电网公司 | 基于大规模风电基地风电场布局的测风网络布局方法 |
| CN105654239A (zh) * | 2015-12-30 | 2016-06-08 | 北京金风科创风电设备有限公司 | 用于风力发电机组极端风况的识别方法、装置及系统 |
| CN107358321A (zh) * | 2017-07-05 | 2017-11-17 | 国网江苏省电力公司经济技术研究院 | 一种海上风电场精益化选址方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 孙永岗: "风力发电场微观选址与机型优化综合研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑》 * |
| 王明军等: "风电机组部件损坏与风电场微观选址", 《风能产业》 * |
Cited By (46)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108897932A (zh) * | 2018-06-14 | 2018-11-27 | 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司 | 一种风电场现场微观选址室内实现的方法 |
| CN109670643A (zh) * | 2018-12-18 | 2019-04-23 | 华润电力技术研究院有限公司 | 风电厂选址优化方法、装置及计算机设备 |
| CN110334828A (zh) * | 2019-03-07 | 2019-10-15 | 北京融链科技有限公司 | 选址方法及装置、存储介质、处理器 |
| CN111754185A (zh) * | 2019-03-29 | 2020-10-09 | 北京金风科创风电设备有限公司 | 风电场勘测数据处理系统、方法、设备及存储介质 |
| CN112215449A (zh) * | 2019-07-12 | 2021-01-12 | 中国石油天然气股份有限公司 | 压力能发电厂站的选址方法、装置及存储介质 |
| CN112215449B (zh) * | 2019-07-12 | 2024-09-06 | 中国石油天然气股份有限公司 | 压力能发电厂站的选址方法、装置及存储介质 |
| CN110930027A (zh) * | 2019-11-21 | 2020-03-27 | 深圳智润新能源电力勘测设计院有限公司 | 一种用于风电项目选址地理信息系统及其设备 |
| CN110991872A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-04-10 | 深圳智润新能源电力勘测设计院有限公司 | 风电场设计方案的评估方法及相关系统 |
| CN111062627A (zh) * | 2019-12-19 | 2020-04-24 | 华润电力技术研究院有限公司 | 一种风电场宏观选址方法、系统及相关设备 |
| CN111062627B (zh) * | 2019-12-19 | 2023-06-02 | 华润电力技术研究院有限公司 | 一种风电场宏观选址方法、系统及相关设备 |
| CN111652508A (zh) * | 2020-06-03 | 2020-09-11 | 哈尔滨工业大学 | 一种风能资源品质综合定量评估方法 |
| CN111696423A (zh) * | 2020-06-23 | 2020-09-22 | 中建水务环保有限公司 | 一种污水处理设施布设方法、系统及载体 |
| CN112800155A (zh) * | 2020-08-21 | 2021-05-14 | 特变电工新疆新能源股份有限公司 | 一种针对冰冻天气的风电场宏观选址方法 |
| CN111969659A (zh) * | 2020-08-28 | 2020-11-20 | 国网四川省电力公司电力科学研究院 | 一种高海拔地区输电线路状态监测装置的电源选型方法 |
| CN112308965A (zh) * | 2020-11-02 | 2021-02-02 | 武汉光谷联合集团有限公司 | 一种基于三维技术的园区企业快速选址的方法及装置 |
| CN112465194A (zh) * | 2020-11-09 | 2021-03-09 | 王博妮 | 基于气象大数据的海上风电场智能气象服务系统及方法 |
| CN112884269A (zh) * | 2020-12-14 | 2021-06-01 | 中国船舶重工集团海装风电股份有限公司 | 一种基于gis的风电场技术可开发量计算方法及系统 |
| CN112884269B (zh) * | 2020-12-14 | 2022-04-01 | 中国船舶重工集团海装风电股份有限公司 | 一种基于gis的风电场技术可开发量计算方法及系统 |
| CN112633593A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-04-09 | 数字港湾科技(湖北)有限公司 | 一种油气田井场智能规划选址系统及方法 |
| CN113269344A (zh) * | 2021-03-16 | 2021-08-17 | 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 | 一种基于高景卫星遥感信息和技术的风电场微观选址的智能方法 |
| CN113095681A (zh) * | 2021-04-13 | 2021-07-09 | 中国煤炭地质总局勘查研究总院 | 一种矿业勘查开发区域评价方法及装置 |
| CN113095681B (zh) * | 2021-04-13 | 2024-05-14 | 中国煤炭地质总局勘查研究总院 | 一种矿业勘查开发区域评价方法及装置 |
| CN113283678B (zh) * | 2021-06-29 | 2024-06-07 | 华能新能源股份有限公司 | 一种风机选址风险的评估方法、系统、设备及存储介质 |
| CN113283678A (zh) * | 2021-06-29 | 2021-08-20 | 华能新能源股份有限公司 | 一种风机选址风险的评估方法、系统、设备及存储介质 |
| CN113283122A (zh) * | 2021-06-29 | 2021-08-20 | 华能新能源股份有限公司 | 一种高边坡地形造成的风机选址风险的评估方法及系统 |
| CN113849974A (zh) * | 2021-09-23 | 2021-12-28 | 华能陇东能源有限责任公司 | 一种基于风光出力互补的新能源基地风电场选址方法 |
| CN113849974B (zh) * | 2021-09-23 | 2024-04-26 | 华能陇东能源有限责任公司 | 一种基于风光出力互补的新能源基地风电场选址方法 |
| CN113988429A (zh) * | 2021-10-29 | 2022-01-28 | 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 | 一种风电场开发定制优化方法及系统 |
| CN113988429B (zh) * | 2021-10-29 | 2022-12-13 | 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 | 一种风电场开发定制优化方法及系统 |
| CN114037153A (zh) * | 2021-11-09 | 2022-02-11 | 北京林业大学 | 一种风电机组选址方法 |
| CN116263892A (zh) * | 2021-12-14 | 2023-06-16 | 维斯塔斯风力系统集团公司 | 一种用于实时预测风电场的风力条件的方法 |
| CN114567626A (zh) * | 2022-01-24 | 2022-05-31 | 国电联合动力技术有限公司 | 基于互联网的风电机组数据异地传输方法和系统 |
| CN114567626B (zh) * | 2022-01-24 | 2024-04-02 | 国电联合动力技术有限公司 | 基于互联网的风电机组数据异地传输方法和系统 |
| CN114997697A (zh) * | 2022-06-21 | 2022-09-02 | 雅砻江流域水电开发有限公司 | 一种针对复杂地形下风电场中低效机组的识别及分析方法 |
| CN114819756B (zh) * | 2022-06-24 | 2022-09-27 | 深圳众城卓越科技有限公司 | 基于分类模型的风电机组智能选址方法、装置及设备 |
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| CN115204712B (zh) * | 2022-07-26 | 2023-02-03 | 中国气象局上海台风研究所(上海市气象科学研究所) | 一种海上和沿海风电场选址评估方法 |
| CN115204712A (zh) * | 2022-07-26 | 2022-10-18 | 中国气象局上海台风研究所(上海市气象科学研究所) | 一种海上和沿海风电场选址评估方法 |
| CN115239211A (zh) * | 2022-09-22 | 2022-10-25 | 国家电投集团科学技术研究院有限公司 | 光伏发电项目的可研审查方法、装置、系统及电子设备 |
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