CN110765640A - 一种转子有效风速的计算方法、系统及设备 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种转子有效风速的计算方法，包括：获取每个测点测得的测风数据，并对测风数据进行预处理，得到视线风速数据；建立线性剪切风场模型；利用线性剪切风场模型，根据视线风速数据计算每个测点所在测量平面的风场特征参数；根据每个测量平面的风场特征参数计算转子有效风速。本申请得到的转子有效风速更具时效性，不存在测量时间滞的问题；同时，转子有效风速的精确度也大大提高，有利于风机发电的最大风能跟踪，并能为风电机组的变桨距控制提供可靠的控制参数，对于降低风机的疲劳载荷和极限载荷具有重要意义。本申请同时还提供了一种转子有效风速的计算系统、设备及可读存储介质，具有上述有益效果。

Description

一种转子有效风速的计算方法、系统及设备

技术领域

本申请涉及风速计算领域，特别涉及一种转子有效风速的计算方法、系统、设备及可读存储介质。

背景技术

风能固有的随机波动性、间歇性、矢量多变性等特征仍是风力发电优化控制和并网面临的主要挑战，准确的转子有效风速测量一直是风电领域的难点。转子有效风速的精准感知不仅有利于风机发电的最大风能跟踪，而且还能为风电机组的变桨距控制提供可靠的控制参数，对于降低风机的疲劳载荷和极限载荷具有重要意义。准确地获取风向可降低风电机组偏航系统的误动作次数，在提高风能捕获效率的同时，实现风电机组运行安全性和风机寿命的延伸，对风电机组发电控制性能优化具有重要意义。

可见，精确、全面、高效经济的转子有效风速感知不仅有利于提升风电场的发电经济效益，而且对提高风电机组的运行安全和控制性能具有重要的意义。目前国内外的两条测风技术路线分为：(1)风速风向仪实测感知技术；(2)风参数预测感知技术。

然而风速风向仪测量存在着精度低和测量时间滞后等问题，限制了风力发电机变桨、发电、偏航控制性能的进一步提升；而风参数预测感知技术在精度和时间尺度上与要求日益严格的风电预测和并网要求不相匹配，预测模型方法也会受到风速瞬变、风向动态变化的影响。

因此，如何准确计算转子有效风速是本领域技术人员目前需要解决的技术问题。

发明内容

本申请的目的是提供一种转子有效风速的计算方法、系统、设备及可读存储介质，用于准确计算转子有效风速。

为解决上述技术问题，本申请提供一种转子有效风速的计算方法，该方法包括：

获取每个测点测得的测风数据，并对所述测风数据进行预处理，得到视线风速数据；其中，所述视线风速数据为转子到测点方向上的风速数据；

建立线性剪切风场模型；

利用所述线性剪切风场模型，根据所述视线风速数据计算每个测点所在测量平面的风场特征参数；

根据每个所述测量平面的风场特征参数计算转子有效风速。

可选的，对所述测风数据进行预处理，得到视线风速数据，包括：

根据所述测风数据生成测风数据矩阵

读取当前时刻t_n的视线风速数据v_(i,los),n，并根据数据状态量α_n判断所述视线风速数据v_(i,los),n是否为无效数据；

若否，则读取下一时刻t_n+1的视线风速数据v_(i,los),n+1；

若是，则判断上一时刻t_n-1的视线风速数据v_(i,los),n-1是否经过填充；

若没有经过填充，则将所述当前时刻t_n的视线风速数据v_(i,los),n的值更新为所述上一时刻t_n-1的视线风速数据v_(i,los),n-1的值；

其中，zb_i为雷达坐标系下第i个测点的坐标，jd₁为t₁时刻的机舱惯性偏移量，v_(i,los),1为t₁时刻的视线风速数据，α₁为t₁时刻的数据状态量，jd_n为t_n时刻的机舱惯性偏移量，v_(i,los),n为t_n时刻的视线风速数据，α_n为t_n时刻的数据状态量。

可选的，当所述上一时刻t_n-1的视线风速数据v_{(i,los)，n-1}经过填充时，还包括：

获取所述上一时刻t_n-1的视线风速数据v_(i,los),n-1的填充时刻；

判断所述上一时刻t_n-1与所述填充时刻的差值是否小于阈值；

若是，则将所述当前时刻t_d的视线风速数据v_(i,los),n的值更新为所述上一时刻t_n-1的视线风速数据v_(i,los),n-1的值；

若否，则利用三阶傅里叶曲线拟合确定最佳拟合曲线，并根据所述最佳拟合曲线确定所述当前时刻t_n的视线风速数据v_(i,los),n的值。

可选的，在读取当前时刻t_n的视线风速数据v_(i,los),n之前，还包括：

利用转换矩阵对所述测风数据矩阵进行数值修正，以将每个所述测点的雷达坐标系坐标转换为惯性坐标系坐标。

可选的，所述利用所述线性剪切风场模型，根据所述视线风速数据计算每个测点所在测量平面的风场特征参数，包括：

根据公式

计算第k个测量平面的风场特征参数；

其中，x_i,k、y_i,k、z_i,k为分别为惯性坐标系下所述第k个测量平面上第i个测点的横坐标、纵坐标、竖坐标；f_i,k为所述第k个测量平面上第i个测点的焦距，v_i,k,los为所述第k个测量平面上第i个测点的视线风速数据，u₀(t_n)、s_h(t_n)、s_v(t_n)为所述第k个测量平面的风场特征参数，u₀(t_n)为所述第k个测量平面的平均风速，s_h(t_n)为所述第k个测量平面的水平剪切，s_v(t_n)为所述第k个测量平面的竖直剪切。

可选的，所述根据每个所述测量平面的风场特征参数计算转子有效风速，包括：

利用最小二乘法根据每个所述测量平面的风场特征参数计算所述转子有效风速。

本申请还提供一种转子有效风速的计算系统，该系统包括：

获取模块，用于获取每个测点测得的测风数据，并对所述测风数据进行预处理，得到视线风速数据；其中，所述视线风速数据为转子到测点方向上的风速数据；

建立模块，用于建立线性剪切风场模型；

第一计算模块，用于利用所述线性剪切风场模型，根据所述视线风速数据计算每个测点所在测量平面的风场特征参数；

第二计算模块，用于根据每个所述测量平面的风场特征参数计算转子有效风速。

可选的，所述第一计算模块包括：

第一计算子模块，用于根据公式

计算第k个测量平面的风场特征参数；

其中，x_i,k、y_i,k、z_i,k为分别为惯性坐标系下所述第k个测量平面上第i个测点的横坐标、纵坐标、竖坐标；f_i,k为所述第k个测量平面上第i个测点的焦距，v_i,k,los为所述第k个测量平面上第i个测点的视线风速数据，u₀(t_n)、s_h(t_n)、s_v(t_n)为所述第k个测量平面的风场特征参数，u₀(t_n)为所述第k个测量平面的平均风速，s_h(t_n)为所述第k个测量平面的水平剪切，s_v(t_n)为所述第k个测量平面的竖直剪切。

本申请还提供一种转子有效风速的计算设备，该转子有效风速的计算设备包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上述任一项所述转子有效风速的计算方法的步骤。

本申请还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项所述转子有效风速的计算方法的步骤。

本申请所提供转子有效风速的计算方法，包括：获取每个测点测得的测风数据，并对测风数据进行预处理，得到视线风速数据；其中，视线风速数据为转子到测点方向上的风速数据；建立线性剪切风场模型；利用线性剪切风场模型，根据视线风速数据计算每个测点所在测量平面的风场特征参数；根据每个测量平面的风场特征参数计算转子有效风速。

本申请所提供的技术方案，通过对每个测点测得的测风数据进行预处理，得到视线风速数据，然后利用线性剪切风场模型，根据视线风速数据计算每个测点所在测量平面的风场特征参数，最后根据每个测量平面的风场特征参数计算转子有效风速，使得得到的转子有效风速更具时效性，不存在测量时间滞的问题；同时，由于通过多个测量平面的风场特征参数对转子有效风速进行计算，使得精确度也大大提高，有利于风机发电的最大风能跟踪，并能为风电机组的变桨距控制提供可靠的控制参数，对于降低风机的疲劳载荷和极限载荷具有重要意义。本申请同时还提供了一种转子有效风速的计算系统、设备及可读存储介质，具有上述有益效果，在此不再赘述。

附图说明

为了更清楚地说明本申请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申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例所提供的一种转子有效风速的计算方法的流程图；

图2为本申请实施例所提供的一种激光雷达测风示意图；

图3为本申请实施例所提供的一种转子有效风速的计算系统的结构图；

图4为本申请实施例所提供的另一种转子有效风速的计算系统的结构图；

图5为本申请实施例所提供的一种转子有效风速的计算设备的结构图。

具体实施方式

本申请的核心是提供一种转子有效风速的计算方法、系统、设备及可读存储介质，用于准确计算转子有效风速。

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

目前国内外的两条测风技术路线分为：(1)风速风向仪实测感知技术；(2)风参数预测感知技术。

风速风向仪实测感知技术根据工作原理的不同，机舱风速风向仪可分为机械式和超声波式，其中常见的机舱式机械风速风向仪主要由风向标和风杯式风速仪构成；基于机舱风速风向仪的风参数感知技术简单可靠，并且获取的是实测数据，然而风速风向仪测量精度低和测量时间滞后等问题限制了风力发电机变桨、发电、偏航控制性能的进一步提升。

风参数预测感知技术是运用测量技术和先进探测技术来获取风速、风向等参数，以统计分析为基础，通过预测模型实现风参数的预测获取，是风参数获取的另一重要手段。风速、风向的实测感知技术为风电机组提供了控制参数，但在精度和时间尺度上与要求日益严格的风电预测和并网要求不相匹配。预测模型方法也会受到风速瞬变、风向动态变化的影响。另外，利用空间相关性方法还应注意其在不同的地形和粗糙度上的空间特征、不同季节和时辰的时间特征以及不同温度气压等气象条件下的外部特征。

基于此，本申请提供了一种转子有效风速的计算方法，用于解决上述问题。

请参考图1，图1为本申请实施例所提供的一种转子有效风速的计算方法的流程图。

其具体包括如下步骤：

S101：获取每个测点测得的测风数据，并对测风数据进行预处理，得到视线风速数据；

这里提到的视线风速数据为转子到测点方向上的风速数据，请参考图2，图2为本申请实施例所提供的一种激光雷达测风示意图，如图2所示，激光雷达安装在测风舱内每个测点的位置上，用于测量由转子吹向每个测点的风速，本申请根据每个测点测得的风速计算测点所在测量平面的风场特征参数，然后根据每个测量平面的风场特征参数计算转子有效风速；

优选的，这里提到的，对测风数据进行预处理，得到视线风速数据，其具体可以为：

根据测风数据生成测风数据矩阵

读取当前时刻t_n的视线风速数据v_(i,los),n，并根据数据状态量α_n判断视线风速数据v_(i,los),n是否为无效数据；

若否，则读取下一时刻t_n+1的视线风速数据v_(i,los),n+1；

若是，则判断上一时刻t_n-1的视线风速数据v_(i,los),n-1是否经过填充；

若没有经过填充，则将当前时刻t_n的视线风速数据v_(i,los),n的值更新为上一时刻t_n-1的视线风速数据v_(i,los),n-1的值；

其中，zb_i为雷达坐标系下第i个测点的坐标，jd₁为t₁时刻的机舱惯性偏移量，v_(i,los),1为t₁时刻的视线风速数据，α₁为t₁时刻的数据状态量，jd_n为t_n时刻的机舱惯性偏移量，v_(i,los),n为t_n时刻的视线风速数据，α_n为t_n时刻的数据状态量。

进一步的，当上一时刻t_n-1的视线风速数据v_(i,los),n-1经过填充时，还包括：

获取上一时刻t_n-1的视线风速数据v_(i,los),n-1的填充时刻；

判断上一时刻t_n-1与填充时刻的差值是否小于阈值；

若是，则将当前时刻t_d的视线风速数据v_(i,los),n的值更新为上一时刻t_n-1的视线风速数据v_(i,los),n-1的值；

若否，则利用三阶傅里叶曲线拟合确定最佳拟合曲线，并根据最佳拟合曲线确定当前时刻t_n的视线风速数据v_(i,los),n的值。

基于上述技术方案，本申请实施例通过数据积累、状态量判断、数据完整性判断、拟合填充这一系列步骤，完成对叶片遮挡造成的缺失数据、环境因素带来的无效数据等的填充，以使得到的风速数据与真实数据更接近。

优选的，由于利用舱式激光雷达测量风速数据时，会引起机舱振动，导致激光雷达测得的风速数据存在较大的振动误差，因此在读取当前时刻t_n的视线风速数据v_(i,los),n之前，还可以利用转换矩阵对测风数据矩阵进行数值修正，以将每个测点的雷达坐标系坐标转换为惯性坐标系坐标，进而消除机舱振动带来的误差：

以4个测量点的激光雷达为例，将激光雷达配置为：光束与中心线夹角为θ₁，竖直两光束张角为θ₂，激光雷达在风机正前方的各个平面上的测点位置上测量视线风速。

则每个距离上四个测点的坐标为：

其中，i为测点的编号且i≤4，k为不同测量距离下的测量平面的编号；

在已知测量距离、光束与中心线夹角、竖直两光束张角的情况下，可根据三角函数关系求得任一测量距离测量点的空间三维坐标。雷达坐标系到惯性坐标系的转换矩阵为T_IL，惯性坐标系向雷达坐标系的转换矩阵为T_LI，二者互为转置矩阵：T_IL＝T_LI ^-1；

通过建立激光雷达测量坐标系与惯性坐标系的转换模型，修正机舱振动带来的数据波动，提高了风速重构的精确性。

S102：建立线性剪切风场模型；

根据无垂直和水平风分量假设，以平均风速u₀，水平剪切s_h，竖直剪切s_v为风场特征参数，建立三参数线性剪切风场模型：

其中，x_i,k、y_i,k、z_i,k为分别为惯性坐标系下第k个测量平面上第i个测点的横坐标、纵坐标、竖坐标；f_i,k为第k个测量平面上第i个测点的焦距，v_i,k,los为第k个测量平面上第i个测点的视线风速数据，u₀(t_n)、s_h(t_n)、s_v(t_n)为第k个测量平面的风场特征参数，u₀(t_n)为第k个测量平面的平均风速，s_h(t_n)为第k个测量平面的水平剪切，s_v(t_n)为第k个测量平面的竖直剪切。

基于上述线性剪切风场模型，本申请实施例通过设置不同的参数能够满足测量特定区域风场信息，同时能够满足对风电机组前馈控制的需求。克服了传统风电机组风速风向仪存在风参数实测精度低、易受风沙雨雪影响、测量参数不全面等问题；相比于风参数预测感知技术，提高了超前时间预测信息的精准度。

S103：利用线性剪切风场模型，根据视线风速数据计算每个测点所在测量平面的风场特征参数；

优选的，这里提到的，利用线性剪切风场模型，根据视线风速数据计算每个测点所在测量平面的风场特征参数，其具体可以为：

根据公式

计算第k个测量平面的风场特征参数；

其中，x_i,k、y_i,k、z_i,k为分别为惯性坐标系下第k个测量平面上第i个测点的横坐标、纵坐标、竖坐标；f_i,k为第k个测量平面上第i个测点的焦距，v_i,k,los为第k个测量平面上第i个测点的视线风速数据，u₀(t_n)、s_h(t_n)、s_v(t_n)为第k个测量平面的风场特征参数，u₀(t_n)为第k个测量平面的平均风速，s_h(t_n)为第k个测量平面的水平剪切，s_v(t_n)为第k个测量平面的竖直剪切。

上述公式依据泰勒假设而建立，泰勒假设即为，在满足某些条件的情况下，当湍流流经传感器时，可以认为湍流是被冻结的。其含义是在空间上一固定点对湍流的观测结果统计上等同于同时段沿平均风方向空间各点的观测，也称为定型湍流假设。

S104：根据每个测量平面的风场特征参数计算转子有效风速。

优选的，根据每个测量平面的风场特征参数计算转子有效风速，其具体可以为：

利用最小二乘法根据每个测量平面的风场特征参数计算转子有效风速。

最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。本申请实施例利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。

基于上述技术方案，本申请所提供的一种转子有效风速的计算方法，通过对每个测点测得的测风数据进行预处理，得到视线风速数据，然后利用线性剪切风场模型，根据视线风速数据计算每个测点所在测量平面的风场特征参数，最后根据每个测量平面的风场特征参数计算转子有效风速，使得得到的转子有效风速更具时效性，不存在测量时间滞的问题；同时，由于通过多个测量平面的风场特征参数对转子有效风速进行计算，使得精确度也大大提高，有利于风机发电的最大风能跟踪，并能为风电机组的变桨距控制提供可靠的控制参数，对于降低风机的疲劳载荷和极限载荷具有重要意义。

请参考图3，图3为本申请实施例所提供的一种转子有效风速的计算系统的结构图。

该系统可以包括：

获取模块100，用于获取每个测点测得的测风数据，并对测风数据进行预处理，得到视线风速数据；其中，视线风速数据为转子到测点方向上的风速数据；

建立模块200，用于建立线性剪切风场模型；

第一计算模块300，用于利用线性剪切风场模型，根据视线风速数据计算每个测点所在测量平面的风场特征参数；

第二计算模块400，用于根据每个测量平面的风场特征参数计算转子有效风速。

请参考图4，图4为本申请实施例所提供的另一种转子有效风速的计算系统的结构图。

该获取模块100可以包括：

矩阵生成子模块，用于根据测风数据生成测风数据矩阵

第一判断子模块，用于读取当前时刻t_n的视线风速数据v_(i,los),n，并根据数据状态量α_n判断视线风速数据v_(i,los),n是否为无效数据；

读取子模块，用于当视线风速数据v_(i,los),n为无效数据时，读取下一时刻t_n+1的视线风速数据v_(i,los),n+1；

第二判断子模块，用于当视线风速数据v_(i,los),n不为无效数据时，判断上一时刻t_n-1的视线风速数据v_(i,los),n-1是否经过填充；

第一更新子模块，用于当没有经过填充时，将当前时刻t_n的视线风速数据v_(i,los),n的值更新为上一时刻t_n-1的视线风速数据v_(i,los),n-1的值；

其中，zb_i为雷达坐标系下第i个测点的坐标，jd₁为t₁时刻的机舱惯性偏移量，v_(i,los),1为t₁时刻的视线风速数据，α₁为t₁时刻的数据状态量，jd_n为t_n时刻的机舱惯性偏移量，v_(i,los),n为t_n时刻的视线风速数据，α_n为t_n时刻的数据状态量。

该获取模块100还可以包括：

获取子模块，用于当所述上一时刻t_n-1的视线风速数据v_(i,los),n-1经过填充时，获取所述上一时刻t_n-1的视线风速数据v_(i,los),n-1的填充时刻；

第三判断子模块，用于判断所述上一时刻t_n-1与所述填充时刻的差值是否小于阈值；

第二更新子模块，用于当上一时刻t_n-1与填充时刻的差值小于阈值时，将当前时刻t_d的视线风速数据v_(i,los),n的值更新为上一时刻t_n-1的视线风速数据v_(i,los),n-1的值；

确定子模块，用于当上一时刻t_n-1与填充时刻的差值大于或等于阈值时，利用三阶傅里叶曲线拟合确定最佳拟合曲线，并根据最佳拟合曲线确定当前时刻t_n的视线风速数据v_(i,los),n的值。

该获取模块100还可以包括：

修正子模块，用于利用转换矩阵对测风数据矩阵进行数值修正，以将每个测点的雷达坐标系坐标转换为惯性坐标系坐标。

该第一计算模块300可以包括：

第一计算子模块，用于根据公式

计算第k个测量平面的风场特征参数；

其中，x_i,k、y_i,k、z_i,k为分别为惯性坐标系下第k个测量平面上第i个测点的横坐标、纵坐标、竖坐标；f_i,k为第k个测量平面上第i个测点的焦距，v_i,k,los为第k个测量平面上第i个测点的视线风速数据，u₀(t_n)、s_h(t_n)、s_v(t_n)为第k个测量平面的风场特征参数，u₀(t_n)为第k个测量平面的平均风速，s_h(t_n)为第k个测量平面的水平剪切，s_v(t_n)为第k个测量平面的竖直剪切。

该第二计算模块400可以包括：

第二计算子模块，用于利用最小二乘法根据每个测量平面的风场特征参数计算转子有效风速。

由于系统部分的实施例与方法部分的实施例相互对应，因此系统部分的实施例请参见方法部分的实施例的描述，这里暂不赘述。

请参考图5，图5为本申请实施例所提供的一种转子有效风速的计算设备的结构图。

该转子有效风速的计算设备500可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器(central processing units，CPU)522(例如，一个或一个以上处理器)和存储器532，一个或一个以上存储应用程序542或数据544的存储介质530(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器532和存储介质530可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质530的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对装置中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器522可以设置为与存储介质530通信，在转子有效风速的计算设备500上执行存储介质530中的一系列指令操作。

转子有效风速的计算设备500还可以包括一个或一个以上电源525，一个或一个以上有线或无线网络接口550，一个或一个以上输入输出接口558，和/或，一个或一个以上操作系统541，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM等等。

上述图1至图2所描述的转子有效风速的计算方法中的步骤由转子有效风速的计算设备基于该图5所示的结构实现。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置、设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。

集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，功能调用装置，或者网络设备等)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上对本申请所提供的一种转子有效风速的计算方法、系统、设备及可读存储介质进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以对本申请进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本申请权利要求的保护范围内。

还需要说明的是，在本说明书中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

Claims (10)

1.一种转子有效风速的计算方法，其特征在于，包括：

获取每个测点测得的测风数据，并对所述测风数据进行预处理，得到视线风速数据；其中，所述视线风速数据为转子到测点方向上的风速数据；

建立线性剪切风场模型；

利用所述线性剪切风场模型，根据所述视线风速数据计算每个测点所在测量平面的风场特征参数；

根据每个所述测量平面的风场特征参数计算转子有效风速。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述测风数据进行预处理，得到视线风速数据，包括：

根据所述测风数据生成测风数据矩阵

读取当前时刻t_n的视线风速数据v_(i,los),n，并根据数据状态量α_n判断所述视线风速数据v_(i,los),n是否为无效数据；

若否，则读取下一时刻t_n+1的视线风速数据v_(i,los),n+1；

若是，则判断上一时刻t_n-1的视线风速数据v_(i,los),n-1是否经过填充；

若没有经过填充，则将所述当前时刻t_n的视线风速数据v_(i,los),n的值更新为所述上一时刻t_n-1的视线风速数据v_(i,los),n-1的值；

其中，zb_i为雷达坐标系下第i个测点的坐标，jd₁为t₁时刻的机舱惯性偏移量，v_(i,los),1为t₁时刻的视线风速数据，α₁为t₁时刻的数据状态量，jd_n为t_n时刻的机舱惯性偏移量，v_(i,los),n为t_n时刻的视线风速数据，α_n为t_n时刻的数据状态量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当所述上一时刻t_n-1的视线风速数据v_(i,los),n-1经过填充时，还包括：

获取所述上一时刻t_n-1的视线风速数据v_(i,los),n-1的填充时刻；

判断所述上一时刻t_n-1与所述填充时刻的差值是否小于阈值；

若是，则将所述当前时刻t_d的视线风速数据v_(i,los),n的值更新为所述上一时刻t_n-1的视线风速数据v_(i,los),n-1的值；

若否，则利用三阶傅里叶曲线拟合确定最佳拟合曲线，并根据所述最佳拟合曲线确定所述当前时刻t_n的视线风速数据v_(i,los),n的值。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在读取当前时刻t_n的视线风速数据v_(i,los),n之前，还包括：

利用转换矩阵对所述测风数据矩阵进行数值修正，以将每个所述测点的雷达坐标系坐标转换为惯性坐标系坐标。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述线性剪切风场模型，根据所述视线风速数据计算每个测点所在测量平面的风场特征参数，包括：

根据公式

计算第k个测量平面的风场特征参数；

其中，x_i,k、y_i,k、z_i,k为分别为惯性坐标系下所述第k个测量平面上第i个测点的横坐标、纵坐标、竖坐标；f_i,k为所述第k个测量平面上第i个测点的焦距，v_i,k,los为所述第k个测量平面上第i个测点的视线风速数据，u₀(t_n)、s_h(t_n)、s_v(t_n)为所述第k个测量平面的风场特征参数，u₀(t_n)为所述第k个测量平面的平均风速，s_h(t_n)为所述第k个测量平面的水平剪切，s_v(t_n)为所述第k个测量平面的竖直剪切。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述测量平面的风场特征参数计算转子有效风速，包括：

利用最小二乘法根据每个所述测量平面的风场特征参数计算所述转子有效风速。

7.一种转子有效风速的计算系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取每个测点测得的测风数据，并对所述测风数据进行预处理，得到视线风速数据；其中，所述视线风速数据为转子到测点方向上的风速数据；

建立模块，用于建立线性剪切风场模型；

第一计算模块，用于利用所述线性剪切风场模型，根据所述视线风速数据计算每个测点所在测量平面的风场特征参数；

第二计算模块，用于根据每个所述测量平面的风场特征参数计算转子有效风速。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述第一计算模块包括：

第一计算子模块，用于根据公式

计算第k个测量平面的风场特征参数；

其中，x_i,k、y_i,k、z_i,k为分别为惯性坐标系下所述第k个测量平面上第i个测点的横坐标、纵坐标、竖坐标；f_i,k为所述第k个测量平面上第i个测点的焦距，v_i,k,los为所述第k个测量平面上第i个测点的视线风速数据，u₀(t_n)、s_h(t_n)、s_v(t_n)为所述第k个测量平面的风场特征参数，u₀(t_n)为所述第k个测量平面的平均风速，s_h(t_n)为所述第k个测量平面的水平剪切，s_v(t_n)为所述第k个测量平面的竖直剪切。

9.一种转子有效风速的计算设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述转子有效风速的计算方法的步骤。

10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述转子有效风速的计算方法的步骤。

Images