CN108897932A - 一种风电场现场微观选址室内实现的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于风电场微观选址技术领域,具体涉及一种风电场现场微观选址室内实现的方法,采用无人机航拍技术、地理信息系统技术、基于深度学习的图像识别技术,将真实的风电场场景在桌面上进行三维可视化呈现,并将集电线路优化、道路与吊装平台优化成果集成到风电机组布置优化中,将原设计方案放入现场实际场景中进行校验,并实现三维交互环境下的设计优化,解决了室内工作无法掌握现场实际地形地貌、人工识别敏感地物效率低下的问题,提高了微观选址的精度,保证人员安全,减少了现场出差的人力与时间成本,较大地提高了业主投资收益,缩短了工作周期,极大地提高了工作效率,从源头消灭危险因素,具有显著的技术经济效益。
Description
技术领域
本发明属于风电场微观选址技术领域,具体涉及一种风电场现场微观选址室内实现的方法。
背景技术
传统的风电场微观选址,需要风电机组厂家、设计院与业主单位均派出专业人员到现场进行逐个风电机组机位的踏勘。复杂地形的山地风电场越来越多,并且南方地区树木茂盛,山地陡峭,还存在蛇、虫等危险因素。现场微观选址不仅耗时耗力,效率低成本高,而且现场机位调整只能局部进行,无法在风电场全场进行优化选址,影响风电场发电效益。
微观选址室内工作,目前使用商用或开源的风电机组优化布置软件,系统的展示效果以平面为主,对人员的理解能力和专业技术能力提出了较高的要求。由于实际设计工作较多地涉及地理信息及三维空间,传统的二维方式不直观且容易出现理解偏差。
该发明能结合现场地形地貌、自然环境,基于深度学习自动识别敏感地物,在室内就能实现现场微观选址的功能。同时,本专利利用三维建模技术作为场景展示的基础,构筑逼真的三维动态模型,全方位的模拟展示风电场风电机组、集电线路、道路与吊装平台等设计方案,对集电线路排布、吊装平台和道路设计也将更加直观和接近真实,使设计人员能够身临其境,更真切地感受自己设计成果的实际效果。
该发明能真实再现风电场实际地形地貌情况,智能识别敏感地物,将低效危险地现场微观选址工作,最大化转换为室内高效安全地设计优化工作,节省人力与时间成本,最大化提高业主投资收益。
发明内容
本发明目的之一是提供一种风电场现场微观选址室内实现的方法;目的之二是解决了室内工作无法掌握现场实际地形地貌、人工识别敏感地物效率低下的问题,提高了微观选址的精度,保证人员安全,减少了现场出差的人力与时间成本;目的之三是避免了现场风电机组机位调整时无法了解风电场全貌与现场无法准确计算的缺点,优化调整风电机组机位,提高了业主投资收益,缩短了工作周期。
为此,本发明提供了一种风电场现场微观选址室内实现的方法,其特征在于,包括如下步骤:
1)通过航拍实际风电场获取实际风电场的航拍图片;
2)将实际风电场的航拍图片通过软件生成坐标和地形图以及通过图像识别技术进行敏感地物识别并构造实际风电场的三维地形地貌与敏感地物地理信息系统;
3)将风电机组机位、轮毂高度、叶轮直径、集电线路、道路与吊装平台的位置尺寸信息输入软件进行优化布置,将优化布置后的位置尺寸信息输入步骤2)的三维地形地貌与敏感地物地理信息系统进行三维展示与检验;
4)在三维地形地貌与敏感地物地理信息系统中设定风电机组机位、轮毂高度、叶轮直径、集电线路、道路与吊装平台与敏感地物的避让距离,三维地形地貌与敏感地物地理信息系统判断并标识需要调整的风电机组机位、轮毂高度、叶轮直径、集电线路、道路与吊装平台;
5)将需要调整的风电机组机位、轮毂高度、叶轮直径、集电线路、道路与吊装平台的位置尺寸信息重新输入步骤3)的软件进行优化布置,将重新优化布置的位置尺寸信息再次输入三维地形地貌与敏感地物地理信息系统进行三维展示与检验,直到满足现场环境与施工要求,确定设计方案。
所述的步骤1)中航拍采用无人机航拍,无人机航拍时拍摄实际风电场及其周边10公里范围。
所述的步骤2)中软件为SkyLine系列软件,图像识别技术为基于google开源的深度学习的卷积神经网络技术。
所述的步骤3)中设计风电机组机位、轮毂高度、叶轮直径时采用的软件为windfarmer和openwind;设计集电线路时采用的软件为四维软件或博超软件;设计道路与吊装平台时采用的软件为纬地软件。
所述的步骤4)中敏感地物包括房屋、河流、高压线路。
所述步骤4)三维地形地貌与敏感地物地理信息系统判断并标识需要调整的风电机组机位、轮毂高度、叶轮直径、集电线路、道路与吊装平台时为自动判断并标识且通过高亮显示。
本发明的有益效果:本发明提供的这种风电场现场微观选址室内实现的方法,解决了室内工作无法掌握现场实际地形地貌、人工识别敏感地物效率低下的问题,提高了微观选址的精度,保证人员安全,减少了现场出差的人力与时间成本,避免了现场风电机组机位调整时无法了解风电场全貌与现场无法准确计算的缺点,优化调整风电机组机位,较大地提高了业主投资收益,缩短了工作周期,极大地提高了工作效率,从源头消灭危险因素,具有显著的技术经济效益。
附图说明
以下将结合附图对本发明做进一步详细说明。
图1是风电场现场微观选址室内实现的方法流程示意图。
具体实施方式
实施例1:
一种风电场现场微观选址室内实现的方法,其特征在于,包括如下步骤:
1)通过航拍实际风电场获取实际风电场的航拍图片;
2)将实际风电场的航拍图片通过软件生成坐标和地形图以及通过图像识别技术进行敏感地物识别并构造实际风电场的三维地形地貌与敏感地物地理信息系统;
3)将风电机组机位、轮毂高度、叶轮直径、集电线路、道路与吊装平台的位置尺寸信息输入软件进行优化布置,将优化布置后的位置尺寸信息输入步骤2)的三维地形地貌与敏感地物地理信息系统进行三维展示与检验;
4)在三维地形地貌与敏感地物地理信息系统中设定风电机组机位、轮毂高度、叶轮直径、集电线路、道路与吊装平台与敏感地物的避让距离,三维地形地貌与敏感地物地理信息系统判断并标识需要调整的风电机组机位、轮毂高度、叶轮直径、集电线路、道路与吊装平台;
5)将需要调整的风电机组机位、轮毂高度、叶轮直径、集电线路、道路与吊装平台的位置尺寸信息重新输入步骤3)的软件进行优化布置,将重新优化布置的位置尺寸信息再次输入三维地形地貌与敏感地物地理信息系统进行三维展示与检验,直到满足现场环境与施工要求,确定设计方案。
实施例2:
如图1所示,一种风电场现场微观选址室内实现的方法,其特征在于,包括如下步骤:
1)通过航拍实际风电场获取实际风电场的航拍图片;
2)将实际风电场的航拍图片通过软件生成坐标和地形图以及通过图像识别技术进行敏感地物识别并构造实际风电场的三维地形地貌与敏感地物地理信息系统;
3)将风电机组机位、轮毂高度、叶轮直径、集电线路、道路与吊装平台的位置尺寸信息输入软件进行优化布置,将优化布置后的位置尺寸信息输入步骤2)的三维地形地貌与敏感地物地理信息系统进行三维展示与检验;具体布置时因地制宜,根据风电场地形条件、建设规模、不同轮毂高度下和叶轮直径的发电量、集电线路的长度、不通过位置处道路与吊装平台运输和安装的难度情况等进行优化布置,实现在有限的地区范围内达到最大的上网发电量和最低成本的目标,同时将尾流效应控制在合理范围内,以充分利用土地资源与风资源,减少集电线路长度,方便运输安装。
4)在三维地形地貌与敏感地物地理信息系统中设定风电机组机位、轮毂高度、叶轮直径、集电线路、道路与吊装平台与敏感地物的避让距离,三维地形地貌与敏感地物地理信息系统判断并标识需要调整的风电机组机位、轮毂高度、叶轮直径、集电线路、道路与吊装平台;避让距离需符合DLT5383-2007《风力发电场设计技术规范》、GB/T 51096-2015 《风力发电场设计规范》以及满足有关国家法律法规的有关规定;例如风力发电机组距离场内架空线路保证一定的安全距离需要满足以下方面:a、风力发电机组塔架、叶片吊装时的安全距离;b、风力发电机组维护时,工作人员从机舱放下的吊装绳索,在风力或其他外力作用荡起后的安全距离;c、风力发电机组正常运行时,不对线路的安全运行造成影响的距离;同时风力发电机组作为建筑物,其距场内穿越公路、铁路、煤气石油管线等设施的最小距离,要满足有关国家法律、法规的有关规定;风力发电机组距有人居住建筑物的最小距离,需满足国家有关噪声对居民影响的法律、法规的有关规定。
5)将需要调整的风电机组机位、轮毂高度、叶轮直径、集电线路、道路与吊装平台的位置尺寸信息重新输入步骤3)的软件进行优化布置,将重新优化布置的位置尺寸信息再次输入三维地形地貌与敏感地物地理信息系统进行三维展示与检验,直到满足现场环境与施工要求,确定设计方案。
本发明提供的这种风电场现场微观选址室内实现的方法,解决了室内工作无法掌握现场实际地形地貌、人工识别敏感地物效率低下的问题,提高了微观选址的精度,保证人员安全,减少了现场出差的人力与时间成本,避免了现场风电机组机位调整时无法了解风电场全貌与现场无法准确计算的缺点,优化调整风电机组机位,较大地提高了业主投资收益,缩短了工作周期,极大地提高了工作效率,从源头消灭危险因素,具有显著的技术经济效益。
实施例3
在实施例1的基础上,所述的步骤1)中航拍采用无人机航拍,无人机航拍时拍摄实际风电场及其周边10公里范围。通过无人机航拍技术,获得精确的风电场坐标与准确的地形地貌分布。
所述的步骤2)中软件为SkyLine系列软件,图像识别技术为基于google开源的深度学习的卷积神经网络技术;所述的步骤4)中敏感地物包括房屋、河流、高压线路;对航拍图片的地形地貌特征进行智能识别,自动识别出房屋、河流、高压线路等敏感区域,使风机布置和道路及电缆铺设避开严重影响安全运行地区,并建立风电场三维可视化的三维地形地貌与敏感地物地理信息系统。
所述的步骤3)中设计风电机组机位、轮毂高度、叶轮直径时采用的软件为windfarmer和openwind;设计集电线路时采用的软件为四维软件或博超软件;设计道路与吊装平台时采用的软件为纬地软件。可构筑逼真的三维动态模型,全方位的模拟展示风电场风电机组、集电线路、道路与吊装平台等设计方案,对集电线路排布、吊装平台和道路设计也将更加直观和接近真实,使设计人员能够身临其境,更真切地感受自己设计成果的实际效果。kyLine系列软件、windfarmer和openwind软件、四维软件、博超软件和纬地软件均为现有软件,在此不做详细说明。
所述步骤4)三维地形地貌与敏感地物地理信息系统判断并标识需要调整的风电机组机位、轮毂高度、叶轮直径、集电线路、道路与吊装平台时为自动判断并标识且通过高亮显示。自动化程度高,提高精度且直观真实。
以上例举仅仅是对本发明的举例说明,并不构成对本发明的保护范围的限制,凡是与本发明相同或相似的设计均属于本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种风电场现场微观选址室内实现的方法,其特征在于,包括如下步骤:
1)通过航拍实际风电场获取实际风电场的航拍图片;
2)将实际风电场的航拍图片通过软件生成坐标和地形图以及通过图像识别技术进行敏感地物识别并构造实际风电场的三维地形地貌与敏感地物地理信息系统;
3)将风电机组机位、轮毂高度、叶轮直径、集电线路、道路与吊装平台的位置尺寸信息输入软件进行优化布置,将优化布置后的位置尺寸信息输入步骤2)的三维地形地貌与敏感地物地理信息系统进行三维展示与检验;
4)在三维地形地貌与敏感地物地理信息系统中设定风电机组机位、轮毂高度、叶轮直径、集电线路、道路与吊装平台与敏感地物的避让距离,三维地形地貌与敏感地物地理信息系统判断并标识需要调整的风电机组机位、轮毂高度、叶轮直径、集电线路、道路与吊装平台;
5)将需要调整的风电机组机位、轮毂高度、叶轮直径、集电线路、道路与吊装平台的位置尺寸信息重新输入步骤3)的软件进行优化布置,将重新优化布置的位置尺寸信息再次输入三维地形地貌与敏感地物地理信息系统进行三维展示与检验,直到满足现场环境与施工要求,确定设计方案。
2.如权利要求1所述的风电场现场微观选址室内实现的方法,其特征在于:所述的步骤1)中航拍采用无人机航拍,无人机航拍时拍摄实际风电场及其周边10公里范围。
3.如权利要求2所述的风电场现场微观选址室内实现的方法,其特征在于:所述的步骤2)中软件为SkyLine系列软件,图像识别技术为基于google开源的深度学习的卷积神经网络技术。
4.如权利要求3所述的风电场现场微观选址室内实现的方法,其特征在于:所述的步骤3)中设计风电机组机位、轮毂高度、叶轮直径时采用的软件为windfarmer和openwind;设计集电线路时采用的软件为四维软件或博超软件;设计道路与吊装平台时采用的软件为纬地软件。
5.如权利要求4所述的风电场现场微观选址室内实现的方法,其特征在于:所述的步骤4)中敏感地物包括房屋、河流、高压线路。
6.如权利要求5所述的风电场现场微观选址室内实现的方法,其特征在于:所述步骤4)三维地形地貌与敏感地物地理信息系统判断并标识需要调整的风电机组机位、轮毂高度、叶轮直径、集电线路、道路与吊装平台时为自动判断并标识且通过高亮显示。
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---|---|
CN (1) | CN108897932A (zh) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110675494A (zh) * | 2019-09-20 | 2020-01-10 | 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司 | 一种风电场风机位置三维可视化优选方法 |
CN111666693A (zh) * | 2020-06-12 | 2020-09-15 | 四川电力设计咨询有限责任公司 | 一种山地风电场优化设计系统及方法 |
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 |
CN112634081A (zh) * | 2020-12-27 | 2021-04-09 | 中国电建集团河南省电力勘测设计院有限公司 | 一种系统的平原风电场微观选址方法 |
CN113344247A (zh) * | 2021-05-12 | 2021-09-03 | 广东华联云谷科技研究院有限公司 | 一种基于深度学习的电力设施选址预测方法与系统 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103996074A (zh) * | 2014-05-07 | 2014-08-20 | 河海大学 | 基于cfd和改进pso的复杂地形风电场微观选址方法 |
CN104992250A (zh) * | 2015-07-17 | 2015-10-21 | 中国能源建设集团云南省电力设计院有限公司 | 一种高海拔山地风电场微观选址方法 |
CN106407566A (zh) * | 2016-09-20 | 2017-02-15 | 河海大学 | 复杂地形风电场一体化优化方法 |
CN107784408A (zh) * | 2016-08-25 | 2018-03-09 | 北京金风科创风电设备有限公司 | 基于地形分类的风资源评估方法、装置及系统 |
CN107944632A (zh) * | 2017-12-06 | 2018-04-20 | 北京天润新能投资有限公司 | 一种基于开发地图的风电场选址系统及选址方法 |
-
2018
- 2018-06-14 CN CN201810613845.6A patent/CN108897932A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103996074A (zh) * | 2014-05-07 | 2014-08-20 | 河海大学 | 基于cfd和改进pso的复杂地形风电场微观选址方法 |
CN104992250A (zh) * | 2015-07-17 | 2015-10-21 | 中国能源建设集团云南省电力设计院有限公司 | 一种高海拔山地风电场微观选址方法 |
CN107784408A (zh) * | 2016-08-25 | 2018-03-09 | 北京金风科创风电设备有限公司 | 基于地形分类的风资源评估方法、装置及系统 |
CN106407566A (zh) * | 2016-09-20 | 2017-02-15 | 河海大学 | 复杂地形风电场一体化优化方法 |
CN107944632A (zh) * | 2017-12-06 | 2018-04-20 | 北京天润新能投资有限公司 | 一种基于开发地图的风电场选址系统及选址方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
王乾坤 等: "GIS如何疏通风电场的"奇经八脉"", 《风能》 * |
许昌 等: "复杂地形风电场一体化优化设计研究", 《太阳能学报》 * |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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 |
CN110675494A (zh) * | 2019-09-20 | 2020-01-10 | 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司 | 一种风电场风机位置三维可视化优选方法 |
CN110675494B (zh) * | 2019-09-20 | 2023-03-31 | 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司 | 一种风电场风机位置三维可视化优选方法 |
CN111666693A (zh) * | 2020-06-12 | 2020-09-15 | 四川电力设计咨询有限责任公司 | 一种山地风电场优化设计系统及方法 |
CN111666693B (zh) * | 2020-06-12 | 2023-08-08 | 四川电力设计咨询有限责任公司 | 一种山地风电场优化设计系统及方法 |
CN112634081A (zh) * | 2020-12-27 | 2021-04-09 | 中国电建集团河南省电力勘测设计院有限公司 | 一种系统的平原风电场微观选址方法 |
CN112634081B (zh) * | 2020-12-27 | 2023-12-05 | 中国电建集团河南省电力勘测设计院有限公司 | 一种系统的平原风电场微观选址方法 |
CN113344247A (zh) * | 2021-05-12 | 2021-09-03 | 广东华联云谷科技研究院有限公司 | 一种基于深度学习的电力设施选址预测方法与系统 |
CN113344247B (zh) * | 2021-05-12 | 2022-12-13 | 中国安能集团第一工程局有限公司 | 一种基于深度学习的电力设施选址预测方法与系统 |
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