CN112526471A - 一种用于雷达测风仪校准的数据统计分析方法及装置 - Google Patents

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CN112526471A CN202011564984.8A CN202011564984A CN112526471A CN 112526471 A CN112526471 A CN 112526471A CN 202011564984 A CN202011564984 A CN 202011564984A CN 112526471 A CN112526471 A CN 112526471A
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王瑞明
付德义
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贾海坤
赵娜
李松迪
孔令行
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Abstract

本发明涉及新能源风力发电机组检测技术领域，具体提供了一种用于雷达测风仪校准的数据统计分析方法及装置，旨在解决雷达测风仪采集的校准数据单一的技术问题。包括：分别获取雷达测风仪和测风塔在校准测试扇区内每个预设高度采集的风速/风向数据；对风速/风向数据进行数据清洗，并将清洗后的风速/风向数据中风速数据转换为预设大气密度环境下的风速数据，获取雷达测风仪和测风塔的初始校准数据；拟合雷达测风仪的初始校准数据与测风塔的初始校准数据之间的函数关系，并基于拟合结果分析用于雷达测风仪校准的统计结果。该方案考虑了校准现场的空气密度、地形的条件以及气流扫描面积，使得校准数据更全面，可大规模大范围推广使用。

Description

一种用于雷达测风仪校准的数据统计分析方法及装置
技术领域
本发明涉及新能源风力发电机组检测技术领域，具体涉及一种用于雷达测风仪校准的数据统计分析方法及装置。
背景技术
风电机组的风轮风速直接影响风电机组的发电功率及发电量，其不稳定性对电网的运行带来巨大的挑战。因此，准确高效地测风技术既能提高机组的发电量，也可保障电网的安全运行，同时它也是风电机组型式测试中必不可少的环节。
通过在测风塔桅杆上安装风速计是当前风速测量的主流方法，但随着地形的复杂化，机组大叶片化和塔筒越来越高，精细化测风使得多点测风常规化，这将直接导致符合要求的测风塔高度日益增高。高塔及测风塔风速计的安装使得测风成本加剧，安全隐患增大，技术难度增高，尤其对于海上风电机组。因此，雷达测风仪作为替代测风塔风速计将变得极为重要。
但是，雷达测风仪作为测风设备，为保证其自身测风可靠性和测试精度，雷达测风仪在使用之前均应校准，目前国内并没有雷达测风仪的校准数据的规范方案，多数都是针对某一特殊应用或在某一具体风场来获取雷达测风仪的校准数据，进而进行验证测试，无法保证雷达测风仪的测风精度和可靠性。
发明内容
为了克服上述缺陷，提出了本发明，以提供解决或至少部分地解决雷达测风仪采集的校准数据单一的技术问题的用于雷达测风仪校准的数据统计分析方法及装置。
第一方面，提供一种用于雷达测风仪校准的数据统计分析方法，所述用于雷达测风仪校准的数据统计分析方法包括：
分别获取雷达测风仪和测风塔在校准测试扇区内每个预设高度采集的风速/风向数据；
对所述风速/风向数据进行数据清洗，并将清洗后的风速/风向数据中风速数据转换为预设大气密度环境下的风速数据，获取雷达测风仪和测风塔的初始校准数据；
拟合雷达测风仪的初始校准数据与测风塔的初始校准数据之间的函数关系，并基于拟合结果分析用于雷达测风仪校准的统计结果。
优选的，所述校准测试扇区不包含校准测试场地内障碍物影响的扇区且满足平坦地形要求。
优选的，所述预设高度的取值范围为1到200m。
优选的，所述雷达测风仪与所述测风塔之间的水平位置相隔10-20m。
优选的，所述对所述风速/风向数据进行数据清洗，包括：
剔除所述风速/风向数据中采集环境为气温小于-2℃且湿度大于50％的风速/风向数据；
剔除所述风速/风向数据中小于3m/s的风速数据；
剔除所述风速/风向数据中采集气候为降雨的风速/风向数据。
优选的，所述预设大气密度环境下的风速数据的计算式如下：
Figure BDA0002861561170000021
上式中，Vn为预设大气密度下10min风速数据，V10min为清洗后的风速/风向数据中风速数据的10min平均风速，ρ10min为风速/风向数据的测试现场10min大气密度平均值，ρ0为预设大气密度。
优选的，所述拟合雷达测风仪的初始校准数据与测风塔的初始校准数据之间的函数关系，包括：
分别对雷达测风仪的初始校准数据中每个预设高度的十分钟风速/风向数据的均值散点与测风塔的初始校准数据中每个预设高度十分钟风速/风向数据的均值散点进行数线性拟合；
分别对雷达测风仪的初始校准数据中每个预设风速/风向区间内十分钟风速/风向数据的均值散点与测风塔的初始校准数据中每个预设风速/风向区间内十分钟风速/风向数据的均值散点进行数线性拟合。
优选的，所述用于雷达测风仪校准的统计结果至少包括下述中的一种：相关度、平均偏差、最大偏差、最小偏差、标准偏差和不确定度。
第二方面，提供一种用于雷达测风仪校准的数据统计分析装置，所述用于雷达测风仪校准的数据统计分析装置包括：
第一获取模块，用于分别获取雷达测风仪和测风塔在校准测试扇区内每个预设高度采集的风速/风向数据；
第二获取模块，用于对所述风速/风向数据进行数据清洗，并将清洗后的风速/风向数据中风速数据转换为预设大气密度环境下的风速数据，获取雷达测风仪和测风塔的初始校准数据；
统计分析模块，用于拟合雷达测风仪的初始校准数据与测风塔的初始校准数据之间的函数关系，并基于拟合结果分析用于雷达测风仪校准的统计结果。
优选的，所述第二获取模块中，所述对所述风速/风向数据进行数据清洗，包括：
剔除所述风速/风向数据中采集环境为气温小于-2℃且湿度大于50％的风速/风向数据；
剔除所述风速/风向数据中小于3m/s的风速数据；
剔除所述风速/风向数据中采集气候为降雨的风速/风向数据。
优选的，所述统计分析模块具体用于：
分别对雷达测风仪的初始校准数据中每个预设高度的十分钟风速/风向数据的均值散点与测风塔的初始校准数据中每个预设高度十分钟风速/风向数据的均值散点进行数线性拟合；
分别对雷达测风仪的初始校准数据中每个预设风速/风向区间内十分钟风速/风向数据的均值散点与测风塔的初始校准数据中每个预设风速/风向区间内十分钟风速/风向数据的均值散点进行数线性拟合。
第三方面，提供一种存储装置，该存储装置其中存储有多条程序代码，所述程序代码适于由处理器加载并运行以执行上述任一项技术方案所述的用于雷达测风仪校准的数据统计分析方法。
第四方面，提供一种控制装置，该控制装置包括处理器和存储装置，所述存储装置适于存储多条程序代码，所述程序代码适于由所述处理器加载并运行以执行上述任一项技术方案所述的用于雷达测风仪校准的数据统计分析方法。
本发明上述一个或多个技术方案，至少具有如下一种或多种有益效果：
本实施例中提供了一种用于雷达测风仪校准的数据统计分析方法包括：分别获取雷达测风仪和测风塔在校准测试扇区内每个预设高度采集的风速/风向数据；对所述风速/风向数据进行数据清洗，并将清洗后的风速/风向数据中风速数据转换为预设大气密度环境下的风速数据，获取雷达测风仪和测风塔的初始校准数据；拟合雷达测风仪的初始校准数据与测风塔的初始校准数据之间的函数关系，并基于拟合结果分析用于雷达测风仪校准的统计结果。与传统的用于雷达测风仪校准的数据统计分析方法相比，本发明提供的技术方案对不同高度、不同扫描面积全方面校准，消除由地形条件造成气流不稳定性导致检测随机性误差，同时，该方案可以一次性同时分析统计多台雷达测风仪的校准数据，校准效率得到很大提高；基于本实施例的统计结果的校准结果对不同气象条件的下的测风都适用，满足绝大多数风电机组(风电场)测风需求，在工程上可广泛推荐使用。
附图说明
图1是根据本发明的一个实施例的用于雷达测风仪校准的数据统计分析方法的主要步骤流程示意图；
图2是根据本发明的一个实施例的用于雷达测风仪校准的数据统计分析装置的主要结构框图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的详细说明。
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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它实施例，都属于本发明保护的范围。
雷达测风仪作为测风设备，为保证其自身测风可靠性和测试精度，雷达测风仪在使用之前均应校准，目前并没有雷达测风仪的校准数据的规范方案，多数都是针对某一特殊应用或在某一具体风场来获取雷达测风仪的校准数据，进而进行验证测试，无法保证雷达测风仪的测风精度和可靠性。
在本发明实施例中，为了解决雷达测风仪采集的校准数据单一的技术问题，提供了一种用于雷达测风仪校准的数据统计分析方法，参阅附图1，图1是根据本发明的一个实施例的用于雷达测风仪校准的数据统计分析方法的主要步骤流程示意图。如图1所示，本发明实施例中的用于雷达测风仪校准的数据统计分析方法主要包括以下步骤：
步骤S101：分别获取雷达测风仪和测风塔在校准测试扇区内每个预设高度采集的风速/风向数据；
步骤S102：对所述风速/风向数据进行数据清洗，并将清洗后的风速/风向数据中风速数据转换为预设大气密度环境下的风速数据，获取雷达测风仪和测风塔的初始校准数据；
步骤S103：拟合雷达测风仪的初始校准数据与测风塔的初始校准数据之间的函数关系，并基于拟合结果分析用于雷达测风仪校准的统计结果。
在本实施例中，所述校准测试扇区不包含校准测试场地内障碍物影响的扇区且满足平坦地形要求，在一个实施方式中，测试场地内障碍物可以包括风电机组和气象桅杆等；进一步的，所述平坦地形要求可见标准IEC 61400-12-1；
在本实施例中，所述预设高度的取值范围为1到200m，例如，预设高度分别为40m，60m，80m，100m，120m，140m，160m，180m，200m等，所述雷达测风仪与所述测风塔之间的水平位置相隔10-20m。
在本实施例中，测风塔通过安装在其上的风速计进行数据采集，该风速计安装之前须校准,其校准机构符合ILAC-MRA，CNAS认可，进一步的，测风塔上还可以安装采集气压、温度、湿度、雨量等其他气象信号数据采集设备，以便采集用于雷达测风仪校准的气象相关数据；
在一个实施方式中，基于本发明提供的技术方案，可以构建由雷达测风仪和测风塔组成的雷达测风仪校准系统，具体的，测风塔气象采集信号进入数据采集器并与雷达风速仪通过CAN信号相连形成完整校准系统；不同雷达测风仪的通讯方式不同，可先将其通讯方式转化CAN通讯而后相互通讯，实现多台雷达测风仪与参考测风塔气象信号集成化运行；
进一步的，对于雷达测风仪校准系统而言，在数据采集的过程中需验证雷达测风仪校准系统的系统有效性以及雷达测风仪校准系统采集的风速风向数据的有效性，在一个实施方式中，可以按下述方式验证雷达测风仪校准系统的系统有效性：
以每十分钟一个时间戳统计预设时间段内系统采集存储的风速风向数据的个数，若系统采集存储的风速风向数据的个数与所述预设时间段内包含十分钟的个数与预设高度的个数的乘积之间的比值大于95％，则验证成功，否则，验证失败；
可以按下述方式验证雷达测风仪校准系统采集的风速风向数据的有效性：
以每十分钟一个时间戳统计预设时间段内系统采集的有效数据的个数，若系统采集的有效数据的个数与系统采集存储的风速风向数据的个数与预设高度的个数的乘积之间的比值大于95％，则验证成功，否则，验证失败；
具体的，对于步骤S102而言，本发明提供的实施例中，可以按下述方式对所述风速/风向数据进行数据清洗：
剔除所述风速/风向数据中采集环境为气温小于-2℃且湿度大于50％的风速/风向数据；
剔除所述风速/风向数据中小于3m/s的风速数据；
剔除所述风速/风向数据中采集气候为降雨的风速/风向数据。
为消除检测现场由气象条件引起的气流稀薄度，稳定性导致雷达扫描结果不确定性增加，可根据温度、气压、湿度10min中的平均值计算出各个高度的空气大气密度，将清洗后的风速/风向数据中风速数据转换为预设大气密度环境下的风速数据，获取雷达测风仪和测风塔的初始校准数据，其中，预设大气密度环境可以为标准大气密度环境或特定环境大气密度环境，所述预设大气密度环境下的风速数据的计算式如下：
Figure BDA0002861561170000061
上式中，Vn为预设大气密度下10min风速数据，V10min为清洗后的风速/风向数据中风速数据的10min平均风速，ρ10min为风速/风向数据的测试现场10min大气密度平均值，ρ0为预设大气密度。
就步骤S103而言，本发明提供的实施例中，可以按下述方式拟合雷达测风仪的初始校准数据与测风塔的初始校准数据之间的函数关系：
分别对雷达测风仪的初始校准数据中每个预设高度的十分钟风速/风向数据的均值散点与测风塔的初始校准数据中每个预设高度十分钟风速/风向数据的均值散点进行数线性拟合；
分别对雷达测风仪的初始校准数据中每个预设风速/风向区间内十分钟风速/风向数据的均值散点与测风塔的初始校准数据中每个预设风速/风向区间内十分钟风速/风向数据的均值散点进行数线性拟合。
本实施例中，所述用于雷达测风仪校准的统计结果至少包括下述中的一种：相关度、平均偏差、最大偏差、最小偏差、标准偏差和不确定度。
在一个实施方式中，拟合结果的表达形式可以为y＝kx+b；(y:测风塔的初始校准数据中每个预设高度十分钟风速/风向数据的均值散点或者测风塔的初始校准数据中每个预设风速/风向区间内十分钟风速/风向数据的均值散点；x:雷达测风仪的初始校准数据中每个预设高度的十分钟风速/风向数据的均值散点或者雷达测风仪的初始校准数据中每个预设风速/风向区间内十分钟风速/风向数据的均值散点)，拟合的斜率k应在0.98-1.02之间。
需要指出的是，尽管上述实施例中将各个步骤按照特定的先后顺序进行了描述，但是本领域技术人员可以理解，为了实现本发明的效果，不同的步骤之间并非必须按照这样的顺序执行，其可以同时(并行)执行或以其他顺序执行，这些变化都在本发明的保护范围之内。
基于同一发明构思，本发明还提供了一种用于雷达测风仪校准的数据统计分析装置。
参阅附图2，图2是根据本发明的一个实施例的用于雷达测风仪校准的数据统计分析装置的主要结构框图。如图2所示，本发明实施例中的用于雷达测风仪校准的数据统计分析装置主要包括第一获取模块、第二获取模块和统计分析模块。在一些实施例中，第一获取模块、第二获取模块和统计分析模块中的一个或多个可以合并在一起成为一个模块。在一些实施例中，第一获取模块，用于分别获取雷达测风仪和测风塔在校准测试扇区内每个预设高度采集的风速/风向数据；第二获取模块，用于对所述风速/风向数据进行数据清洗，并将清洗后的风速/风向数据中风速数据转换为预设大气密度环境下的风速数据，获取雷达测风仪和测风塔的初始校准数据；统计分析模块，用于拟合雷达测风仪的初始校准数据与测风塔的初始校准数据之间的函数关系，并基于拟合结果分析用于雷达测风仪校准的统计结果。
其中，所述校准测试扇区不包含校准测试场地内障碍物影响的扇区且满足平坦地形要求。所述预设高度的取值范围为1到200m。所述雷达测风仪与所述测风塔之间的水平位置相隔10-20m。
具体的，所述第二获取模块具体用于：
剔除所述风速/风向数据中采集环境为气温小于-2℃且湿度大于50％的风速/风向数据；
剔除所述风速/风向数据中小于3m/s的风速数据；
剔除所述风速/风向数据中采集气候为降雨的风速/风向数据。
所述预设大气密度环境下的风速数据的计算式如下：
Figure BDA0002861561170000071
上式中，Vn为预设大气密度下10min风速数据，V10min为清洗后的风速/风向数据中风速数据的10min平均风速，ρ10min为风速/风向数据的测试现场10min大气密度平均值，ρ0为预设大气密度。
所述统计分析模块具体用于：
分别对雷达测风仪的初始校准数据中每个预设高度的十分钟风速/风向数据的均值散点与测风塔的初始校准数据中每个预设高度十分钟风速/风向数据的均值散点进行数线性拟合；
分别对雷达测风仪的初始校准数据中每个预设风速/风向区间内十分钟风速/风向数据的均值散点与测风塔的初始校准数据中每个预设风速/风向区间内十分钟风速/风向数据的均值散点进行数线性拟合。
其中，所述用于雷达测风仪校准的统计结果至少包括下述中的一种：相关度、平均偏差、最大偏差、最小偏差、标准偏差和不确定度。
本领域技术人员能够理解的是，本发明实现上述一实施例的方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器、随机存取存储器、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
进一步，本发明还提供了一种存储装置。在根据本发明的一个存储装置实施例中，存储装置可以被配置成存储执行上述方法实施例的用于雷达测风仪校准的数据统计分析方法的程序，该程序可以由处理器加载并运行以实现上述用于雷达测风仪校准的数据统计分析方法。为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本发明实施例方法部分。该存储装置可以是包括各种电子设备形成的存储装置设备，可选的，本发明实施例中存储是非暂时性的计算机可读存储介质。
进一步，本发明还提供了一种控制装置。在根据本发明的一个控制装置实施例中，控制装置包括处理器和存储装置，存储装置可以被配置成存储执行上述方法实施例的用于雷达测风仪校准的数据统计分析方法的程序，处理器可以被配置成用于执行存储装置中的程序，该程序包括但不限于执行上述方法实施例的用于雷达测风仪校准的数据统计分析方法的程序。为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本发明实施例方法部分。该控制装置可以是包括各种电子设备形成的控制装置设备。
进一步，应该理解的是，由于各个模块的设定仅仅是为了说明本发明的系统的功能单元，这些模块对应的物理器件可以是处理器本身，或者处理器中软件的一部分，硬件的一部分，或者软件和硬件结合的一部分。因此，图中的各个模块的数量仅仅是示意性的。
本领域技术人员能够理解的是，可以对系统中的各个模块进行适应性地拆分或合并。对具体模块的这种拆分或合并并不会导致技术方案偏离本发明的原理，因此，拆分或合并之后的技术方案都将落入本发明的保护范围内。
至此，已经结合附图所示的一个实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征作出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。

Claims (13)

1.一种用于雷达测风仪校准的数据统计分析方法，其特征在于，所述方法包括：
分别获取雷达测风仪和测风塔在校准测试扇区内每个预设高度采集的风速/风向数据；
对所述风速/风向数据进行数据清洗，并将清洗后的风速/风向数据中风速数据转换为预设大气密度环境下的风速数据，获取雷达测风仪和测风塔的初始校准数据；
拟合雷达测风仪的初始校准数据与测风塔的初始校准数据之间的函数关系，并基于拟合结果分析用于雷达测风仪校准的统计结果。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述校准测试扇区不包含校准测试场地内障碍物影响的扇区且满足平坦地形要求。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设高度的取值范围为1到200m。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述雷达测风仪与所述测风塔之间的水平位置相隔10-20m。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述风速/风向数据进行数据清洗，包括：
剔除所述风速/风向数据中采集环境为气温小于-2℃且湿度大于50％的风速/风向数据；
剔除所述风速/风向数据中小于3m/s的风速数据；
剔除所述风速/风向数据中采集气候为降雨的风速/风向数据。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设大气密度环境下的风速数据的计算式如下：
Figure FDA0002861561160000011
上式中，Vn为预设大气密度下10min风速数据，V10min为清洗后的风速/风向数据中风速数据的10min平均风速，ρ10min为风速/风向数据的测试现场10min大气密度平均值，ρ0为预设大气密度。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述拟合雷达测风仪的初始校准数据与测风塔的初始校准数据之间的函数关系，包括：
分别对雷达测风仪的初始校准数据中每个预设高度的十分钟风速/风向数据的均值散点与测风塔的初始校准数据中每个预设高度十分钟风速/风向数据的均值散点进行数线性拟合；
分别对雷达测风仪的初始校准数据中每个预设风速/风向区间内十分钟风速/风向数据的均值散点与测风塔的初始校准数据中每个预设风速/风向区间内十分钟风速/风向数据的均值散点进行数线性拟合。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用于雷达测风仪校准的统计结果至少包括下述中的一种：相关度、平均偏差、最大偏差、最小偏差、标准偏差和不确定度。
9.一种用于雷达测风仪校准的数据统计分析装置，其特征在于，所述装置包括：
第一获取模块，用于分别获取雷达测风仪和测风塔在校准测试扇区内每个预设高度采集的风速/风向数据；
第二获取模块，用于对所述风速/风向数据进行数据清洗，并将清洗后的风速/风向数据中风速数据转换为预设大气密度环境下的风速数据，获取雷达测风仪和测风塔的初始校准数据；
统计分析模块，用于拟合雷达测风仪的初始校准数据与测风塔的初始校准数据之间的函数关系，并基于拟合结果分析用于雷达测风仪校准的统计结果。
10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第二获取模块中，所述对所述风速/风向数据进行数据清洗，包括：
剔除所述风速/风向数据中采集环境为气温小于-2℃且湿度大于50％的风速/风向数据；
剔除所述风速/风向数据中小于3m/s的风速数据；
剔除所述风速/风向数据中采集气候为降雨的风速/风向数据。
11.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述统计分析模块具体用于：
分别对雷达测风仪的初始校准数据中每个预设高度的十分钟风速/风向数据的均值散点与测风塔的初始校准数据中每个预设高度十分钟风速/风向数据的均值散点进行数线性拟合；
分别对雷达测风仪的初始校准数据中每个预设风速/风向区间内十分钟风速/风向数据的均值散点与测风塔的初始校准数据中每个预设风速/风向区间内十分钟风速/风向数据的均值散点进行数线性拟合。
12.一种存储装置，其中存储有多条程序代码，其特征在于，所述程序代码适于由处理器加载并运行以执行权利要求1至8中任一项所述的用于雷达测风仪校准的数据统计分析方法。
13.一种控制装置，包括处理器和存储装置，所述存储装置适于存储多条程序代码，其特征在于，所述程序代码适于由所述处理器加载并运行以执行权利要求1至8中任一项所述的用于雷达测风仪校准的数据统计分析方法。
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CN114485414A (zh) * 2021-12-27 2022-05-13 明阳智慧能源集团股份公司 一种风电机组叶片弯曲位移测试及净空可靠性评估方法

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