CN112700134A - 一种测风塔代表性分析的方法、系统及设备 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种测风塔代表性分析的方法，包括：根据获取到的测风塔数据生成每个风机的发电量模拟值；根据获取到的风机数据生成每个风机的发电量评估值；根据发电量模拟值和发电量评估值计算每个风机的理论折减系数；计算每个风机的理论折减系数的平均值，并确定与平均值的相似度小于阈值的理论折减系数对应的测风塔代表性差，确定与平均值的相似度大于或等于阈值的理论折减系数对应的测风塔代表性好。本申请实现了测风塔代表性的定量分析，提供了量化评价标准，使得测风塔代表性分析的准确度得到提高；同时能够为后续测风塔的建立提供更多的理论基础。本申请同时还提供了一种测风塔代表性分析的系统、设备及可读存储介质，具有上述有益效果。
Description
技术领域
本申请涉及测风塔代表性分析领域，特别涉及一种测风塔代表性分析的方法、系统、设备及可读存储介质。
背景技术
测风塔是一种用于测量风能参数的高耸塔架结构，即一种用于对近地面气流运动情况进行观测、记录的塔形构筑物。测风塔的代表性是影响风电场风能资源评估准确性的关键因素之一，对风电项目投资决策有至关重要的影响。由于受到地势、地貌、下垫面以及障碍物等多种复杂条件的影响，复杂风电场不同区域的风资源特征不尽相同，如何布设测风塔，使其对风电场具备充分的代表性是个很关键的问题。
然而，现有测风塔设立相关技术规范侧重于定性的分析，测风塔设立依赖风资源评估工程师的经验。由于缺少定量分析的方法，风电场后评估只能给出测风塔代表性的定性结论，结论无法经过科学严谨的论证，测风塔代表性的分析没有统一的标准，导致测风塔代表性存在分析不准确的情况。
因此，如何提高测风塔代表性分析的准确度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测风塔代表性分析的方法、系统、设备及可读存储介质，用于提高测风塔代表性分析的准确度。
为解决上述技术问题，本申请提供一种测风塔代表性分析的方法，该方法包括：
根据获取到的测风塔数据生成每个风机的发电量模拟值；
根据获取到的风机数据生成每个所述风机的发电量评估值；
根据所述发电量模拟值和所述发电量评估值计算每个所述风机的理论折减系数；
计算每个所述风机的理论折减系数的平均值，并确定与所述平均值的相似度小于阈值的理论折减系数对应的测风塔代表性差，确定与所述平均值的相似度大于或等于所述阈值的理论折减系数对应的测风塔代表性好。
可选的，根据所述发电量模拟值和所述发电量评估值计算每个所述风机的理论折减系数，包括：
根据公式
计算第i个风机的理论折减系数；
其中，Li为第i个风机的理论折减系数，MCPTi为第i个风机的发电量评估值，MCPBi为第i个风机的发电量模拟值。
可选的，根据获取到的测风塔数据生成每个风机的发电量模拟值，包括：
对所述测风塔数据进行分析处理，得到每个测风塔的风资源参数；
根据所述风资源参数结合预设地形图数据和预设风机功率曲线数据计算每个所述风机的发电量模拟值。
可选的，根据获取到的风机数据生成每个所述风机的发电量评估值，包括：
结合预设尺度数据对所述风机数据进行发电量评估，得到每个所述风机的发电量评估值。
可选的，在确定与所述平均值的相似度小于阈值的理论折减系数对应的测风塔代表性差之后，还包括：
确定所述代表性差的测风塔对应风机的风机点位；
确定所述测风塔与所述风机点位之间的距离，并分析所述理论折减系数与所述距离的线性相关关系；
根据所述线性相关关系生成对应的分析结果。
可选的，确定所述测风塔与所述风机点位之间的距离，并分析所述理论折减系数与所述距离的线性相关关系，包括：
确定所述测风塔与所述风机点位之间的水平距离，并分析所述理论折减系数与所述水平距离的线性相关关系。
可选的，确定所述测风塔与所述风机点位之间的距离，并分析所述理论折减系数与所述距离的线性相关关系，包括：
确定所述测风塔与所述风机点位之间的垂直距离，并分析所述理论折减系数与所述垂直距离的线性相关关系。
本申请还提供一种测风塔代表性分析的系统，该系统包括：
第一获取模块，用于根据获取到的测风塔数据生成每个风机的发电量模拟值；
第二获取模块，用于根据获取到的风机数据生成每个所述风机的发电量评估值；
第一计算模块，用于根据所述发电量模拟值和所述发电量评估值计算每个所述风机的理论折减系数；
第二计算模块，用于计算每个所述风机的理论折减系数的平均值，并确定与所述平均值的相似度小于阈值的理论折减系数对应的测风塔代表性差，确定与所述平均值的相似度大于或等于所述阈值的理论折减系数对应的测风塔代表性好。
本申请还提供一种测风塔代表性分析设备，该测风塔代表性分析设备包括：
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测风塔代表性分析的方法的步骤。
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测风塔代表性分析的方法的步骤。
本申请所提供测风塔代表性分析的方法，包括：根据获取到的测风塔数据生成每个风机的发电量模拟值；根据获取到的风机数据生成每个风机的发电量评估值；根据发电量模拟值和发电量评估值计算每个风机的理论折减系数；计算每个风机的理论折减系数的平均值，并确定与平均值的相似度小于阈值的理论折减系数对应的测风塔代表性差，确定与平均值的相似度大于或等于阈值的理论折减系数对应的测风塔代表性好。
相对于现有技术中测风塔代表性的分析没有统一的标准，导致测风塔代表性存在分析不准确的情况，本申请所提供的技术方案，通过根据发电量模拟值和发电量评估值计算每个风机的理论折减系数，然后根据理论折减系数与平均值的相似度来判定测风塔代表性的好坏，即本申请实现了测风塔代表性的定量分析，提供了量化评价标准，使得测风塔代表性分析的准确度得到提高；同时能够为后续测风塔的建立提供更多的理论基础。本申请同时还提供了一种测风塔代表性分析的系统、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测风塔代表性分析的方法的流程图；
图2为本申请实施例所提供的另一种测风塔代表性分析的方法的流程图；
图3为本申请实施例所提供的一种测风塔代表性分析的系统的结构图；
图4为本申请实施例所提供的一种测风塔代表性分析设备的结构图。
具体实施方式
本申请的核心是提供一种测风塔代表性分析的方法、系统、设备及可读存储介质，用于提高测风塔代表性分析的准确度。
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。
请参考图1，图1为本申请实施例所提供的一种测风塔代表性分析的方法的流程图。
其具体包括如下步骤：
S101：根据获取到的测风塔数据生成每个风机的发电量模拟值；
基于现有测风塔设立相关技术规范侧重于定性的分析，测风塔设立依赖风资源评估工程师的经验。由于缺少定量分析的方法，风电场后评估只能给出测风塔代表性的定性结论，结论无法经过科学严谨的论证，测风塔代表性的分析没有统一的标准，导致测风塔代表性存在分析不准确的情况；故本申请提供了一种测风塔代表性分析的方法，用于解决上述问题。
在本步骤中，根据获取到的测风塔数据生成每个风机的发电量模拟值的目的在于，令通过测风塔数据生成的发电量模拟值与依据风机数据生成的发电量评估值进行比较，得到理论折减系数，然后根据理论折减系数与平均值的相似度来判定测风塔代表性的好坏，以便实现测风塔代表性的定量分析；
这里提到的根据获取到的测风塔数据生成每个风机的发电量模拟值，其具体可以通过风电场仿真分析软件根据风塔数据模拟每个风机的发电量。
在一个实施例中，为提高生成的发电量模拟值的可信度，这里提到的根据获取到的测风塔数据生成每个风机的发电量模拟值，其具体可以为：
对测风塔数据进行分析处理，得到每个测风塔的风资源参数；
根据风资源参数结合预设地形图数据和预设风机功率曲线数据计算每个风机的发电量模拟值。
在一个具体实施例中，在接收到测风塔数据后对其进行分析处理，存储好处理分析后的数据至数据服务器，并通过状态显示模块显示各测风塔的风资源参数；根据风资源参数结合预设地形图数据和预设风机功率曲线数据计算每个风机的发电量模拟值，该状态显示模块还可以显示发电量模拟值。
S102：根据获取到的风机数据生成每个风机的发电量评估值；
在一个具体实施例中，由于风电场某一年发电量并不能代表长期(通常为20年)发电量，导致根据风机数据生成每个风机的发电量评估值的可信度较低，因此可以通过结合预设尺度数据对风机数据进行发电量评估的方式提高发电量评估值的可信度，即这里提到的根据获取到的风机数据生成每个风机的发电量评估值，其具体可以为：
结合预设尺度数据对风机数据进行发电量评估，得到每个风机的发电量评估值。
天气系统是一个地方的大气运动系统，是由若干个大大小小的系统(高压、低压等)相互作用、相互影响引起的。通常用特征尺度或运动尺度来衡量大气系统的影响范围，该影响范围包括水平尺度(千米)和时间尺度。根据水平尺度(千米)和时间尺度的大小，可以将天气系统分为行星尺度天气系统、大气尺度天气系统、中尺度天气系统和小尺度天气系统，因此这里提到的预设尺度数据对应可以包括行星尺度数据、大气尺度数据、中尺度数据统和小尺度数据。
S103：根据发电量模拟值和发电量评估值计算每个风机的理论折减系数；
由于发电量模拟值和发电量评估值之间存在差异，因此将发电量模拟值还原成发电量评估值的取值称为理论折减系数，理论折减系数用于表示发电量模拟值和发电量评估值之间的差异度。
在一个具体实施例中，可以通过依据公式进行计算的方式提高理论折减系数的计算效率，即这里提到的根据发电量模拟值和发电量评估值计算每个风机的理论折减系数，其具体可以为：
根据公式
计算第i个风机的理论折减系数；
其中，Li为第i个风机的理论折减系数，MCPTi为第i个风机的发电量评估值，MCPBi为第i个风机的发电量模拟值。
S104：计算每个风机的理论折减系数的平均值，并确定与平均值的相似度小于阈值的理论折减系数对应的测风塔代表性差，确定与平均值的相似度大于或等于阈值的理论折减系数对应的测风塔代表性好。
在一个具体实施例中，该阈值可以设置为百分之九十，即确定与平均值的相似度小于百分之九十的理论折减系数对应的测风塔代表性差，确定与平均值的相似度大于或等于百分之九十的理论折减系数对应的测风塔代表性好。
基于上述技术方案，本申请所提供的一种测风塔代表性分析的方法，相对于现有技术中测风塔代表性的分析没有统一的标准，导致测风塔代表性存在分析不准确的情况，本申请通过根据发电量模拟值和发电量评估值计算每个风机的理论折减系数，然后根据理论折减系数与平均值的相似度来判定测风塔代表性的好坏，即本申请实现了测风塔代表性的定量分析，提供了量化评价标准，使得测风塔代表性分析的准确度得到提高；同时能够为后续测风塔的建立提供更多的理论基础。
根据《NBT31147-2018风电场工程风能资源测量与评估技术规范》4.1相关规定：简单地形风电场风资源测量每座测风塔的有效控制区域半径宜为3km，不宜超过5km。复杂地形风电场应根据风电机组的水平空间分布和垂直空间分布综合确定测风塔数量及位置。测风塔的有效控制区域半径不宜超过2km，测风塔与风机点位的海拔高差不宜大于50m。过渡地形风资源测量除考虑简单地形风资源测量要求外，还应在靠近复杂地形场址范围内增设测风塔。
由此可见，简单地形测风塔代表性主要考虑因素是测风塔和风机点位的距离；复杂地形测风塔代表性主要考虑因素是测风塔和风机点位的距离及海拔高差。过渡地形测风塔代表性需要综合考虑简单地形和复杂地形风资源测量的选址要求。综合上述分析，认为影响测风塔代表性的最重要因素是测风塔与风机点位的水平空间距离及垂直空间海拔高差两个因素，因此，本申请实施例从这两个因素对测风塔代表性进行定量分析。
即在上述实施例的基础上，在执行完步骤S104中的确定与平均值的相似度小于阈值的理论折减系数对应的测风塔代表性差之后，还可以执行如图2所示的步骤实现对测风塔代表性的定量分析，下面请参考图2，图2为本申请实施例所提供的另一种测风塔代表性分析的方法。
其具体包括以下步骤：
S201：确定代表性差的测风塔对应风机的风机点位；
S202：确定测风塔与风机点位之间的距离，并分析理论折减系数与距离的线性相关关系；
可选的，由于影响测风塔代表性的最重要因素是测风塔与风机点位的水平空间距离及垂直空间海拔高差两个因素，因此这里提到的确定测风塔与风机点位之间的距离，并分析理论折减系数与距离的线性相关关系，其具体可以为：
确定测风塔与风机点位之间的水平距离，并分析理论折减系数与水平距离的线性相关关系。
这里提到的确定测风塔与风机点位之间的距离，并分析理论折减系数与距离的线性相关关系，其具体也可以为：
确定测风塔与风机点位之间的垂直距离，并分析理论折减系数与垂直距离的线性相关关系。
S203：根据线性相关关系生成对应的分析结果。
在得到分析理论折减系数与距离的线性相关关系之后，本申请实施例对根据线性相关关系生成对应的分析结果，状态显示模块还可以对该分析结果进行显示；
在一个具体实施例中，还可以将该分析结果发送至预设位置，如预设的邮箱、手机信箱、qq或微信等，以提醒用户及时根据分析结果对测风塔代表性进行分析。
请参考图3，图3为本申请实施例所提供的一种测风塔代表性分析的系统的结构图。
该系统可以包括：
第一获取模块100，用于根据获取到的测风塔数据生成每个风机的发电量模拟值；
第二获取模块200，用于根据获取到的风机数据生成每个风机的发电量评估值；
第一计算模块300，用于根据发电量模拟值和发电量评估值计算每个风机的理论折减系数；
第二计算模块400，用于计算每个风机的理论折减系数的平均值，并确定与平均值的相似度小于阈值的理论折减系数对应的测风塔代表性差，确定与平均值的相似度大于或等于阈值的理论折减系数对应的测风塔代表性好。
在上述实施例的基础上，在一个具体实施例中，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i个风机的理论折减系数；
其中，Li为第i个风机的理论折减系数，MCPTi为第i个风机的发电量评估值，MCPBi为第i个风机的发电量模拟值。
在上述实施例的基础上，在一个具体实施例中，该第一获取模块100可以包括：
分析子模块，用于对测风塔数据进行分析处理，得到每个测风塔的风资源参数；
第二计算子模块，用于根据风资源参数结合预设地形图数据和预设风机功率曲线数据计算每个风机的发电量模拟值。
在上述实施例的基础上，在一个具体实施例中，该第二获取模块200可以包括：
评估子模块，用于结合预设尺度数据对风机数据进行发电量评估，得到每个风机的发电量评估值。
在上述实施例的基础上，在一个具体实施例中，该系统还可以包括：
第一确定子模块，用于确定代表性差的测风塔对应风机的风机点位；
第二确定子模块，用于确定测风塔与风机点位之间的距离，并分析理论折减系数与距离的线性相关关系；
生成子模块，用于根据线性相关关系生成对应的分析结果。
在上述实施例的基础上，在一个具体实施例中，该第二确定子模块可以包括：
第一确定单元，用于确定测风塔与风机点位之间的水平距离，并分析理论折减系数与水平距离的线性相关关系。
在上述实施例的基础上，在一个具体实施例中，该第二确定子模块可以包括：
第二确定单元，用于确定测风塔与风机点位之间的垂直距离，并分析理论折减系数与垂直距离的线性相关关系。
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4，图4为本申请实施例所提供的一种测风塔代表性分析设备的结构图。
该测风塔代表性分析设备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，处理器522可以设置为与存储介质530通信，在测风塔代表性分析设备500上执行存储介质530中的一系列指令操作。
测风塔代表性分析设备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所描述的测风塔代表性分析的方法中的步骤由测风塔代表性分析设备基于该图4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测风塔代表性分析的方法、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)
1.一种测风塔代表性分析的方法，其特征在于，包括：
根据获取到的测风塔数据生成每个风机的发电量模拟值；
根据获取到的风机数据生成每个所述风机的发电量评估值；
根据所述发电量模拟值和所述发电量评估值计算每个所述风机的理论折减系数；
计算每个所述风机的理论折减系数的平均值，并确定与所述平均值的相似度小于阈值的理论折减系数对应的测风塔代表性差，确定与所述平均值的相似度大于或等于所述阈值的理论折减系数对应的测风塔代表性好。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述发电量模拟值和所述发电量评估值计算每个所述风机的理论折减系数，包括：
根据公式
计算第i个风机的理论折减系数；
其中，Li为第i个风机的理论折减系数，MCPTi为第i个风机的发电量评估值，MCPBi为第i个风机的发电量模拟值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据获取到的测风塔数据生成每个风机的发电量模拟值，包括：
对所述测风塔数据进行分析处理，得到每个测风塔的风资源参数；
根据所述风资源参数结合预设地形图数据和预设风机功率曲线数据计算每个所述风机的发电量模拟值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据获取到的风机数据生成每个所述风机的发电量评估值，包括：
结合预设尺度数据对所述风机数据进行发电量评估，得到每个所述风机的发电量评估值。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定与所述平均值的相似度小于阈值的理论折减系数对应的测风塔代表性差之后，还包括：
确定所述代表性差的测风塔对应风机的风机点位；
确定所述测风塔与所述风机点位之间的距离，并分析所述理论折减系数与所述距离的线性相关关系；
根据所述线性相关关系生成对应的分析结果。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，确定所述测风塔与所述风机点位之间的距离，并分析所述理论折减系数与所述距离的线性相关关系，包括：
确定所述测风塔与所述风机点位之间的水平距离，并分析所述理论折减系数与所述水平距离的线性相关关系。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，确定所述测风塔与所述风机点位之间的距离，并分析所述理论折减系数与所述距离的线性相关关系，包括：
确定所述测风塔与所述风机点位之间的垂直距离，并分析所述理论折减系数与所述垂直距离的线性相关关系。
8.一种测风塔代表性分析的系统，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于根据获取到的测风塔数据生成每个风机的发电量模拟值；
第二获取模块，用于根据获取到的风机数据生成每个所述风机的发电量评估值；
第一计算模块，用于根据所述发电量模拟值和所述发电量评估值计算每个所述风机的理论折减系数；
第二计算模块，用于计算每个所述风机的理论折减系数的平均值，并确定与所述平均值的相似度小于阈值的理论折减系数对应的测风塔代表性差，确定与所述平均值的相似度大于或等于所述阈值的理论折减系数对应的测风塔代表性好。
9.一种测风塔代表性分析设备，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7任一项所述测风塔代表性分析的方法的步骤。
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7任一项所述测风塔代表性分析的方法的步骤。
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