CN110705924A - 一种基于风向扇区的测风塔测风数据处理方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于风向扇区的测风塔测风数据处理方法及装置,包括:采集测风塔同一高度的两通道风速数据;计算落在同一扇区内的同一时刻的两通道风速的比值,统计每个扇区的各个比值,并对于所有扇区,计算塔影效应指数;若塔影效应指数大于设定的塔影效应阈值,则对各个扇区内对应的两通道风速数据进行处理。本发明通过对测风塔测风数据受塔影效应影响显著程度进行定量分析,仅在测风数据受塔影效应影响超过一定程度时,才会对测风数据进行处理,避免了塔影效应处理不当所造成的误差,保证了测风数据的真实性。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于风向扇区的测风塔测风数据处理方法及装置,属于风力测试技术领域。
背景技术
由于受测风塔塔架的影响,气流通过测风塔塔架后,流场不可避免的会发生变化,这就导致了测风仪器所采集和记录到的数据与真实的风矢量之间存在一定的偏差。
为了获取塔影效应给测风数据带来的影响信息,在实际工程应用中,一般在测风塔的同一高度的不同方位安装两套风速传感器,从而获得两个序列的风速数据。当风速传感器位于下风向时,塔影效应最为显著;风速传感器位于上风向时,塔影效应次之;风速传感器位于垂直于风向时,塔影效应最小。
目前,对于塔影效应的处理一般有如下三种方式:一是取两通道数据的最大值;二是取两通道数据平均值较大的通道的数据;三是采用两通道数据的平均值。但上述三种方式都是仅仅基于对风速数据的分析处理,具有一定的不合理性,造成处理后的数据与真实值之间存在偏差。尤其是对于现阶段主要进行的低风速项目来说,塔影效应的处理不当所带来的发电量评估结果的偏差,甚至能会直接导致对项目投资决策的失误,带来投资风险。因此,找到一种科学合理的处理方法对塔影效应进行处理,来还原真实风速值、实现测风数据的精准评估,对于低风速项目的投资决策就变得意义重大。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于风向扇区的测风塔测风数据处理方法及装置,用于解决塔影效应处理不当会导致测风数据误差较大的问题。
为解决上述技术问题,本发明提供了一种基于风向扇区的测风塔测风数据处理方法,步骤如下:
采集测风塔同一高度的两通道风速数据;
计算落在同一扇区内的同一时刻的两通道风速的比值,统计每个扇区的各个比值,并对于所有扇区,计算塔影效应指数;
若塔影效应指数大于设定的塔影效应阈值,则对各个扇区内对应的两通道风速数据进行处理。
为解决上述技术问题,本发明还提供了一种基于风向扇区的测风塔测风数据处理装置,包括处理器和存储器,所述处理器用于处理存储在所述存储器中的指令以实现如下方法:
采集测风塔同一高度的两通道风速数据;
计算落在同一扇区内的同一时刻的两通道风速的比值,统计每个扇区的各个比值,并对于所有扇区,计算塔影效应指数;
若塔影效应指数大于设定的塔影效应阈值,则对各个扇区内对应的两通道风速数据进行处理。
本发明的有益效果是:根据同一扇区内的同一时刻两通道风速的比值来计算塔影效应指数,即对测风塔测风数据受塔影效应影响显著程度进行定量分析,仅在测风数据受塔影效应影响超过一定程度时,才会对测风数据进行处理,避免了塔影效应处理不当所造成的误差,保证了测风数据的真实性。
作为方法和装置的进一步改进,为了实现对风速数据的精确处理,所述对各个扇区内对应的两通道风速数据进行处理的方式为:
其中,Vj为第i个扇区经处理后的第j个风速数据,VAj为第i个扇区的第j个第一通道风速数据,VBj为第i个扇区的第j个第二通道风速数据,Max()为取最大值函数,β为设定阈值。
作为方法和装置的进一步改进,为了精确确定测风塔测风数据受塔影效应影响的程度,塔影效应指数的计算公式为:
其中,ftd为塔影效应指数,ηi为第i个扇区内的各个比值的中位数,mi为第i个扇区的单通道风速数据的样本数量,n为扇区的总数目。
作为方法和装置的进一步改进,为了保证数据分析的精确性,n≥72。
作为方法和装置的进一步改进,为了提高风速数据处理的精准性,设定阈值为0.2,塔影效应阈值为0.1。
附图说明
图1是本发明的基于风向扇区的测风塔测风数据处理方法的流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及具体实施例对本发明进行进一步详细说明。
基于风向扇区的测风塔测风数据处理方法实施例:
本实施例提供了一种基于风向扇区的测风塔测风数据处理方法,包括计算塔影效应指数、进行塔影效应影响程度判断以及对塔影效应影响的风速数据进行处理等步骤,其对应的流程图如图1所示,包括以下内容:
(1)首先,计算塔影效应指数。
第一步,采集测风塔同一高度的两通道风速数据,将第一通道风速数据VA和第二通道风速数据VB按同一风向划分为n个扇区。也就是,将同一高度两通道的测风数据基于同一风向数据,按设定的步长划分为足够多的扇区。需要指出的是,为了保证数据分析的精确性,传统的12或16扇区的划分方式已不再适用,需要采用更加精细的扇区划分方式。因此,这里的n一般至少取72,即风向步长不大于5°。
第二步,逐个统计每个扇区的样本数量,将落在同一扇区内的同一时刻的两个风速相比,得到该扇区内两通道风速比值的离散序列点,计算公式为:
在上式中,rij为第i个扇区的第j个离散序列点,VAij为第i个扇区的第j个第一通道风速样本,VBij为第i个扇区的第j个第二通道风速样本,i=1,2,…,n,j=1,2,…,mi,mi为第i个扇区的单通道风速数据的样本数量。
第三步,对上述的风速比值离散序列点进行统计分析,分别得到各个扇区比值离散序列点的中位数ηi。
第四步,根据各个扇区比值离散序列点的中位数,计算得到塔影效应指数ftd,计算公式为:
在上式中,ηi为第i个扇区内的各个比值的中位数。
(2)其次,进行塔影效应影响程度判断。
其中,这里设定一个塔影效应阈值α,取α=0.1,对塔影效应影响程度进行定量判定。其中,若ftd<α,则判定为塔影效应影响较小,无需进行塔影效应处理,实际项目中可以选取任一通道的风速数据作为该高度的实际风速数据;若ftd>α,则判定为塔影效应影响显著,需对测风数据进行塔影效应处理。
(3)最后,对塔影效应影响的风速数据处理。
其中,按照下面的公式(3)逐扇区、逐点对风速数据序列进行处理:
在上式中,Vj为第i个扇区经处理后的第j个风速数据,VAj为第i个扇区的第j个第一通道风速数据,VBj为第i个扇区的第j个第二通道风速数据,β为设定阈值,一般取0.2,Max()为取最大值函数。
关于公式(3),若某扇区内风速比值离散点的中位数与1的偏差小于设定阈值β,即有|ηi-1|<β,则说明两个通道风速数据偏差较小,受到塔影效应的影响也都较小,则取该扇区内两个通道风速数据的平均值作为未受塔影效应影响的数据;若某扇区内风速比值离散点的中位数与1的偏差不小于设定阈值β,即有|ηi-1|≥β,则说明两个通道风速数据偏差较大,其中较小的通道风速数据受到塔影效应的影响较大,则取该扇区内较大的通道风速数据作为未受塔影效应影响的数据。
最终,将处理后的风速数据替换采集到的原始风速数据,得到消除塔影效应影响后的全扇区的自由流风速数据序列,从而实现对测风数据的精确评估。
本发明通过引入塔影效应指数及设定阈值的方式,实现了对测风塔测风数据受塔影效应影响显著程度的定量分析和判断,并进一步基于判断结果,对于塔影效应影响显著的情况,按照不同的方式逐扇区完成测风数据的处理,从而实现对测风数据塔影效应影响的定量分析及精细化处理。本发明提高了风资源评估结果的准确性,对降低风电场投资开发风险,具有十分重要的意义。
基于风向扇区的测风塔测风数据处理装置实施例:
本实施例提供了一种基于风向扇区的测风塔测风数据处理装置,包括处理器和存储器,处理器用于处理存储在存储器中的指令,以实现一种基于风向扇区的测风塔测风数据处理方法,由于该方法已经在上述的基于风向扇区的测风塔测风数据处理方法实施例中进行了详细介绍,此处不再赘述。
最后需要指出的是,上述内容仅是本发明的实施技术方案案例而非限制。对本发明所述的技术方案进行修改或同等替换,而不脱离本发明的原则和精神,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于风向扇区的测风塔测风数据处理方法,其特征在于,步骤如下:
采集测风塔同一高度的两通道风速数据;
计算落在同一扇区内的同一时刻的两通道风速的比值,统计每个扇区的各个比值,并对于所有扇区,计算塔影效应指数;
若塔影效应指数大于设定的塔影效应阈值,则对各个扇区内对应的两通道风速数据进行处理。
4.根据权利要求3所述的基于风向扇区的测风塔测风数据处理方法,其特征在于,n≥72。
5.根据权利要求2所述的基于风向扇区的测风塔测风数据处理方法,其特征在于,设定阈值为0.2,塔影效应阈值为0.1。
6.一种基于风向扇区的测风塔测风数据处理装置,其特征在于,包括处理器和存储器,所述处理器用于处理存储在所述存储器中的指令以实现如下方法:
采集测风塔同一高度的两通道风速数据;
计算落在同一扇区内的同一时刻的两通道风速的比值,统计每个扇区的各个比值,并对于所有扇区,计算塔影效应指数;
若塔影效应指数大于设定的塔影效应阈值,则对各个扇区内对应的两通道风速数据进行处理。
8.根据权利要求6或7所述的基于风向扇区的测风塔测风数据处理装置,其特征在于,塔影效应指数的计算公式为:
其中,ftd为塔影效应指数,ηi为第i个扇区内的各个比值的中位数,mi为第i个扇区的单通道风速数据的样本数量,n为扇区的总数目。
9.根据权利要求8所述的基于风向扇区的测风塔测风数据处理装置,其特征在于,n≥72。
10.根据权利要求7所述的基于风向扇区的测风塔测风数据处理装置,其特征在于,设定阈值为0.2,塔影效应阈值为0.1。
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