CN116186483A - 基地的风功率密度计算方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本申请提出一种基地的风功率密度计算方法及系统,该方法包括:针对地理信息的不同将目标区域划分为多个网格,并确定每个网格的经纬度信息;根据待研究的基地的经纬度信息和每个网格的经纬度信息,确定基地所位于的目标网格;获取目标网格的历史气象预报信息或实时气象监测信息;从历史气象预报信息或实时气象监测信息中,获取基地的风电机组轮毂高度处的风速时序数据,以及目标网格的温度时序数据和气压时序数据,并根据风速时序数据、温度时序数据和气压时序数据计算基地的风功率密度。该方法可以准确的计算出基地在各个时刻下的风功率密度和平均风功率密度,提高基地风功率密度计算的精确性。
Description
技术领域
本申请涉风功率密度计算技术领域,尤其涉及一种基地的基地的风功率密度计算方法及系统。
背景技术
随着新能源技术的发展,风力发电的普及率逐渐提高。在实际进行风力发电建设时,为了降低成本,提高发电质量,通常是进行风电机组的集中连片规模化开发,在规划的基地中建设风电机组场群。
其中,风功率密度是体现基地所处环境的风能大小的重要参数,在基地规划和应用过程中均需要重点考量。
相关技术中,在确定基地的风功率密度时,一般是根据已有的并不精准的风速数据等气象数据进行大致的经验评估。然而,上述方式得到的风功率密度的结果存在较大偏差,无法满足高质量风力发电的需求。因此,如何更加准确获得基地的风功率密度成为目前亟需解决的问题。
发明内容
本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
为此,本申请的第一个目的在于提出一种基地的风功率密度计算方法,该方法通过网格划分的方式,通过基地所属网格的风功率密度计算基地的风功率密度,可以准确的计算出基地的风功率密度,提高基地风功率密度计算的精确性。
本申请的第二个目的在于提出一种基地的风功率密度计算系统。
本申请的第三个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。
为达上述目的,本申请的第一方面实施例提出了一种基地的风功率密度计算方法,包括以下步骤:
针对地理信息的不同将目标区域划分为多个网格,并确定每个所述网格的经纬度信息;
根据待研究的基地的经纬度信息和每个所述网格的经纬度信息,确定所述基地所位于的目标网格;
获取所述目标网格的历史气象预报信息或实时气象监测信息;
从所述历史气象预报信息或所述实时气象监测信息中,获取所述基地的风电机组轮毂高度处的风速时序数据,以及所述目标网格的温度时序数据和气压时序数据,并根据所述风速时序数据、所述温度时序数据和所述气压时序数据计算所述基地的风功率密度。
可选地,在本申请的一个实施例中,所述根据所述风速时序数据、所述温度时序数据和所述气压时序数据计算所述基地的风功率密度,包括:根据预设的计算周期内每个时刻下的温度和气压计算对应时刻下的空气密度;根据所述计算周期内每个时刻下的所述空气密度和风电机组轮毂高度处的风速计算对应时刻下的风功率密度;将所述计算周期内每个时刻下的风功率密度相加,并将相加的和除以所述计算周期内的时刻数,获得所述基地的平均风功率密度。
可选地,在本申请的一个实施例中,通过以下公式计算任一时刻下的空气密度:
其中,ρi为i时刻的空气密度,ρ0为标准大气压下空气密度,ρ0=1.29kg/m3,Ti为i时刻的温度,pi为i时刻的气压,i为计算周期内的任一时刻;通过以下公式计算任一时刻下的风功率密度:
其中,pi为i时刻的风功率密度,vi为i时刻风电机组轮毂高度处的风速。
可选地,在本申请的一个实施例中,,在所述目标网格为多个的情况下,所述根据所述风速时序数据、所述温度时序数据和所述气压时序数据计算所述基地的风功率密度,包括:根据每个所述目标网格的所述风速时序数据、所述温度时序数据和所述气压时序数据,分别计算每个所述目标网格对应的平均风功率密度;根据所述基地在每个所述目标网格中所占的面积、所述基地的面积和每个所述目标网格对应的平均风功率密度,计算所述基地的平均风功率密度。
可选地,在本申请的一个实施例中,通过以下公式计算所述基地的平均风功率密度:
其中,D表示基地的平均风功率密度,S表示基地的面积,Sn表示基地在第n个目标网格中所占的面积,Dn表示第n个目标网格对应的平均风功率密度,n为正整数。
可选地,在本申请的一个实施例中,所述获取所述目标网格的历史气象预报信息或实时气象监测信息,包括:判断所述目标网格中是否设有气象监测站;在设有所述气象监测站的情况下,获取所述所述气象监测站监测的所述实时气象监测信息;在未设置所述气象监测站的情况下,获取所述目标网格在预设时间段内的所述历史气象预报信息。
可选地,在本申请的一个实施例中,所述将目标区域划分为多个网格,包括:根据气象预报信息网格划分方式,将目标区域划分为多个尺寸相同的网格。
为达上述目的,本申请的第二方面实施例提出了一种基地的风功率密度计算系统,包括以下模块:
划分模块,用于针对地理信息的不同将目标区域划分为多个网格,并确定每个所述网格的经纬度信息;
确定模块,用于根据待研究的基地的经纬度信息和每个所述网格的经纬度信息,确定所述基地所位于的目标网格;
获取模块,用于获取所述目标网格的历史气象预报信息或实时气象监测信息;
计算模块,用于从所述历史气象预报信息或所述实时气象监测信息中,获取所述基地的风电机组轮毂高度处的风速时序数据,以及所述目标网格的温度时序数据和气压时序数据,并根据所述风速时序数据、所述温度时序数据和所述气压时序数据计算所述基地的风功率密度。
可选地,在本申请的一个实施例中,计算模块,具体用于:根据预设的计算周期内每个时刻下的温度和气压计算对应时刻下的空气密度;根据所述计算周期内每个时刻下的所述空气密度和风电机组轮毂高度处的风速计算对应时刻下的风功率密度;将所述计算周期内每个时刻下的风功率密度相加,并将相加的和除以所述计算周期内的时刻数,获得所述基地的平均风功率密度。
为了实现上述实施例,本申请第三方面实施例还提出了一种非临时性计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的基地的风功率密度计算方法。
本申请的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果:本申请先对地理信息进行分区,划分出多个网格;再确定基地所属的网格;然后获取基地所属网格的历史天气预报数据或气象站监测数据,根据历史天气预报数据或气象站监测数据进行基地风功率密度的计算。由此,本申请通过网格划分的方式,可以先获取到与基地的相关性更高的气象数据,再根据获取的数据通过基地所属网格的风功率密度计算基地风功率密度,从而根据相关性更高的数据更具针对性的计算基地的风功率密度,可以准确的计算出基地在各个时刻下的风功率密度和平均风功率密度,便于从具体各个时刻和整体上了解基地的风功率密度,提高基地风功率密度计算的精确性和全面性,有利于对风力发电的合理控制。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中
图1为本申请实施例提出的一种基地的风功率密度计算方法的流程图;
图2为本申请实施例提出的一种具体的基地的风功率密度计算方法的流程图;
图3为本申请实施例提出的一种基地的风功率密度计算系统的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,旨在用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。
下面参考附图描述本发明实施例所提出的一种基地的风功率密度计算方法和系统。
图1为本申请实施例提出的一种基地的风功率密度计算方法的流程图,如图1示,该方法包括以下步骤:
步骤S101,针对地理信息的不同将目标区域划分为多个网格,并确定每个网格的经纬度信息。
其中,目标区域是指待进行风功率密度计算的基地所位于区域,该目标区域的地理范围可以较广,比如,目标区域可以是一个城市、省份或国家等。并且,目标区域需要能够进行天气预测,或者区域中设置了气象监测站。
具体的,本申请通过划分网格区域以便于对目标区域的地理信息进行分区,按照空间地理分布将目标区域划分为多个网格,以便后续针对基地所属的网格进行更具针对性的风功率密度计算。
作为一种可能的实现方式,将目标区域划分为多个网格,包括根据气象预报信息网格划分方式,将目标区域划分为多个尺寸相同的网格。具体而言,由于目前在进行天气预报时,存在将待预测的区域划分为多个网格,针对每个网格进行天气预测,以实现精准的网格化天气预报。因此,本申请可参照天气预报信息网格划分方式划分网格,比如,可按照3km*3km或者9km*9km方式将目标区域划分为大量长度和宽度相同的网格,实际剩余区域不足一个网格的可进行补全。即可借助已有的天气预报信息网格划分方式划分网格。
进一步的,确定每个网格的经纬度信息。在本申请一个实施例中,可以结合地理信息系统和全球定位系统等多种方式,确定每个网格的四个角的位置坐标,从而确定网格中每条边的经纬度信息,进而确定每个网格所占的经纬度范围。
步骤S102,根据待研究的基地的经纬度信息和每个网格的经纬度信息,确定基地所位于的目标网格。
其中,待研究的基地可以是包括多个风力发电机组场站的基地。
具体的,将待研究的目标基地的经纬度范围与划分出的各个网格的经纬度范围进行比较,确定基地所属的网格,即确定后续进行风速计算的目标网格。比如,当基地的经纬度范围在某个网格的经纬度范围之内时,确定该网格为目标网格。
步骤S103,获取目标网格的历史气象预报信息或实时气象监测信息。
具体的,本申请可以根据目标网格的历史气象预报信息或者实时气象监测信息计算基地的风功率密度,其中,历史气象预报信息包括之前一段时间内该目标网格的风速、风向、温、气压和天气状况等天气预报信息,实时气象监测信息是通过气象站等实时监测出的当前时段的气象信息,包括上述天气预报信息中的各类气象信息。为此,本申请先获取历史气象预报信息或实时气象监测信息。
可以理解的是,由于实时监测出的气象信息的准确性和时效性均高于预报的气象信息,因此,在本申请一个实施例中,获取获取目标网格的历史气象预报信息或实时气象监测信息,包括以下步骤:首先判断目标网格中是否设有气象监测站,在设有气象监测站的情况下,获取气象监测站监测的实时气象监测信息;在未设置气象监测站的情况下,获取目标网格在预设时间段内的历史气象预报信息。
具体而言,若目标网格内设有气象监测站等可以检测气象信息的设施,则通过气象监测站获取实时的监测风速、温度和气压等气象监测信息,若目标网格内没有能够实时监测风速的气象监测站,则利用该目标网格的预报气象信息。其中,获取的历史气象预报信息所对应的预设时间段根据风速计算需要确定,比如,获取所属网格内的至少一年的历史气象预报信息。可以理解,由于目前天气预报技术基本可覆盖全球各个区域,因此可利用预报气象信息保证本申请的风功率密度计算方法的适用性和实用性,能够在不同条件下进行风功率密度的计算。
在本申请一个实施例中,在获取历史气象预报信息时,可以调用天气预报中心系统数据库中存储的历史数据。为进一步提高根据历史气象预报信息进行风功率密度计算的准确性,在步骤S101中进行网格划分时,可以选取区域范围更小的目标区域进行网格划分。
举例而言,可以理解,对于某一网格,该网格所在城市的天气预报信息可能比所在国家的预报信息更加准确和具体,因此,在能够获取该网格所在城市的天气预报信息的情况下,可以选择对该城市进行网格划分等。
步骤S104,从历史气象预报信息或实时气象监测信息中,获取基地的风电机组轮毂高度处的风速时序数据,以及目标网格的温度时序数据和气压时序数据,并根据风速时序数据、温度时序数据和气压时序数据计算基地的风功率密度。
具体的,本申请通过基地所属网格的风功率密度,计算基地风功率密度,即根据获取的所属网格的气象信息进行基地风功率密度的计算。在计算过程结合基地中风电机组受环境风速影响的特性,从获取的气象信息中提取出风电机组轮毂高度处的时序风速序列数据,并获取目标网格对应的温度时序数据和气压时序数据,以计算基地不同时刻下的风功率密度和一段时间内的平均风功率密度。
其中,风速时序数据、温度时序数据和气压时序数据等时序数据,是指按照发生时间顺序排列的不同时刻下记录的数据,从而各类型的时序数据中每个数据对应一个时刻,形成了与时间对应的数据序列。
可以理解的是,风力发电机组包括风轮、发电机和塔架等各种设备,而风轮包含叶片、轮毂、加固件等各个组件,在风力发电过程中,叶片受风力旋转发电主要是受风轮轮毂高度处大致范围内的风速影响,因此,本申请采用风电机组轮毂高度处的时序风速序列数据计算风功率密度,提高计算出的风功率密度的实用性。
在本申请一个实施例中,根据风速时序数据、温度时序数据和气压时序数据计算基地的风功率密度,包括以下步骤:首先,根据预设的计算周期内每个时刻下的温度和气压计算对应时刻下的空气密度,然后根据计算周期内每个时刻下的空气密度和风电机组轮毂高度处的风速计算对应时刻下的风功率密度,最后将计算周期内每个时刻下的风功率密度相加,并将相加的和除以所述计算周期内的时刻数,获得基地的平均风功率密度。
即,先通过以下公式计算任一时刻下的空气密度:
其中,ρi为i时刻的空气密度,ρ0为标准大气压下空气密度,ρ0=1.29kg/m3,Ti为i时刻的温度,pi为i时刻的气压,i为计算周期内的任一时刻。
再通过以下公式计算任一时刻下的风功率密度:
其中,pi为i时刻的风功率密度,vi为i时刻风电机组轮毂高度处的风速。
然后通过以下公式计算平均风功率密度:
其中,n是计算周期内的时刻数,即点数。
其中,计算周期根据实际应用中的计算精度需求和获取的气象信息类型确定。比如,对于实时气象监测信息的计算周期,可以小于以历史气象预报信息进行风速计算时的计算周期,以体现计算的时效性。
可以理解的是,在实际应用中将目标区域划分为多个网格后,基地所处的位置可能在多个网格之间,即不同的网格各涉及一部分的基地范围。因此,为了实现在基地所位于的目标网格为多个时进行基地的风功率密度计算,在本申请一个实施例中,在目标网格为多个的情况下,根据风速时序数据、温度时序数据和气压时序数据计算基地的风功率密度,包括以下步骤:首先根据每个目标网格的时序数据、温度时序数据和气压时序数据,分别计算每个目标网格对应的平均风功率密度,具体计算步骤如上述实施例所述,此处不再赘述。然后根据基地在每个目标网格中所占的面积、基地的面积和每个目标网格对应的平均风功率密度,计算基地的平均风功率密度。
具体而言,在目标网格为多个时,可以通过以下公式计算基地的平均风功率密度:
其中,D表示基地的平均风功率密度,S表示基地的面积,Sn表示基地在第n个目标网格中所占的面积,Dn表示第n个目标网格对应的平均风功率密度,n为正整数。
举例而言,基地分属于三个网格,其总面积为S,其中属于网格一的面积为S1,属于网格二的面积为S2,属于网格三的面积为S3;则该基地最终的平均风功率密度计算为:
其中,D1网格一的风功率密度,D2网格二的风功率密度,D3网格三的风功率密度。
由此,本申请通过网格划分的方式,通过基地所属网格的风功率密度计算基地风功率密度,可以准确的计算出基地在各个时刻下的风功率密度和一段时间内整体的平均风功率密度,提高基地风功率密度计算的精确性。
综上所述,本申请实施例的基地的风功率密度计算方法,先对地理信息进行分区,划分出多个网格;再确定基地所属的网格;然后获取基地所属网格的历史天气预报数据或气象站监测数据,根据历史天气预报数据或气象站监测数据进行基地风功率密度的计算。由此,该方法通过网格划分的方式,可以先获取到与基地的相关性更高的气象数据,再根据获取的数据通过基地所属网格的风功率密度计算基地风功率密度,从而根据相关性更高的数据更具针对性的计算基地的风功率密度,可以准确的计算出基地在各个时刻下的风功率密度和平均风功率密度,便于从具体各个时刻和整体上了解基地的风功率密度,提高基地风功率密度计算的精确性和全面性,有利于对风力发电的合理控制。
基于上述实施例,为了更加清楚的描述本申请基地的风功率密度计算方法的具体实现过程,下面在本申请一个实施例中结合一个具体的计算方法进行示例性说明。图2为本申请实施例提出的一种具体的基地的风功率密度计算方法的流程图。
如图2所示,该方法包括以下步骤:
步骤S201,划分网格区域。
具体的,根据天气预报信息网格划分方式及气象监测站覆盖情况,将全国地理信息划分为无数个网格。
步骤S202,确定基地所属网格。
具体的,根据基地坐标范围确定所属网格。
步骤S203,获取基地所属网格的气象信息。
具体的,获取所属网格的历史天气预报数据及气象站监测数据,获取的数据中包括网格中各高度处的风速,以及温度和气压等数据。
步骤S204,计算基地风功率密度。
具体的,根据历史天气预报数据及气象站监测数据,开展基地在各个时刻下的风功率密度和一段时间内整体的平均风功率密度的计算。
需要说明的是,上述各步骤的具体实现方式可参照上述实施例中的相关描述,此处不再赘述。
为了实现上述实施例,本申请还提出了一种基地的风功率密度计算系统。图3为本申请实施例提出的一种基地的风功率密度计算系统的结构示意图。
如图3所示,该系统包括划分模块100、确定模块200、获取模块300和计算模块400。
其中,划分模块100,用于针对地理信息的不同将目标区域划分为多个网格,并确定每个网格的经纬度信息。
确定模块200,用于根据待研究的基地的经纬度信息和每个网格的经纬度信息,确定基地所位于的目标网格。
获取模块300,用于获取目标网格的历史气象预报信息或实时气象监测信息。
计算模块400,用于从历史气象预报信息或实时气象监测信息中,获取基地的风电机组轮毂高度处的风速时序数据,以及目标网格的温度时序数据和气压时序数据,并根据风速时序数据、温度时序数据和气压时序数据计算基地的风功率密度。
可选地,在本申请的一个实施例中,计算模块400,具体用于:根据预设的计算周期内每个时刻下的温度和气压计算对应时刻下的空气密度;根据计算周期内每个时刻下的空气密度和风电机组轮毂高度处的风速计算对应时刻下的风功率密度;将计算周期内每个时刻下的风功率密度相加,并将相加的和除以计算周期内的时刻数,获得基地的平均风功率密度。
可选地,在本申请的一个实施例中,计算模块400,具体用于通过以下公式计算任一时刻下的空气密度:
其中,ρi为i时刻的空气密度,ρ0为标准大气压下空气密度,ρ0=1.29kg/m3,Ti为i时刻的温度,pi为i时刻的气压,i为计算周期内的任一时刻;
通过以下公式计算任一时刻下的风功率密度:
其中,pi为i时刻的风功率密度,vi为i时刻风电机组轮毂高度处的风速。
可选地,在本申请的一个实施例中,在目标网格为多个的情况下,计算模块400,还用于:根据每个目标网格的风速时序数据、温度时序数据和气压时序数据,分别计算每个目标网格对应的平均风功率密度;根据基地在每个目标网格中所占的面积、基地的面积和每个目标网格对应的平均风功率密度,计算基地的平均风功率密度。
可选地,在本申请的一个实施例中,计算模块400,具体用于通过以下公式计算基地的平均风功率密度:
其中,D表示基地的平均风功率密度,S表示基地的面积,Sn表示基地在第n个目标网格中所占的面积,Dn表示第n个目标网格对应的平均风功率密度,n为正整数。
可选地,在本申请的一个实施例中,获取模块300,具体用于:判断目标网格中是否设有气象监测站;在设有气象监测站的情况下,获取所述气象监测站监测的实时气象监测信息;在未设置气象监测站的情况下,获取目标网格在预设时间段内的历史气象预报信息。
可选地,在本申请的一个实施例中,划分模块100,具体用于:根据气象预报信息网格划分方式,将目标区域划分为多个尺寸相同的网格。
需要说明的是,前述对基地的风功率密度计算方法的实施例的描述,也适用于本实施例的系统,实现原理相同,此处不再赘述。
综上所述,本申请实施例的基地的风功率密度计算系统,先对地理信息进行分区,划分出多个网格;再确定基地所属的网格;然后获取基地所属网格的历史天气预报数据或气象站监测数据,根据历史天气预报数据或气象站监测数据进行基地风功率密度的计算。由此,该系统通过网格划分的方式,可以先获取到与基地的相关性更高的气象数据,再根据获取的数据通过基地所属网格的风功率密度计算基地风功率密度,从而根据相关性更高的数据更具针对性的计算基地的风功率密度,可以准确的计算出基地在各个时刻下的风功率密度和平均风功率密度,便于从具体各个时刻和整体上了解基地的风功率密度,提高基地风功率密度计算的精确性和全面性,有利于对风力发电的合理控制。
为了实现上述实施例,本发明还提出一种非临时性计算机可读存储介质,其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本申请第一方面实施例所述的基地的风功率密度计算方法。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,若在多个实施例或示例中采用了对上述术语的示意性表述,不代表这些实施例或示例是相同的。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外,在不相互矛盾的情况下,本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中,“多个”的含义是至少两个,例如两个,三个等,除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为,表示包括一个或多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分,并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现,其中可以不按所示出或讨论的顺序,包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序,来执行功能,这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤,例如,可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表,可以具体实现在任何计算机可读介质中,以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用,或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言,"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下:具有一个或多个布线的电连接部(电子装置),便携式计算机盘盒(磁装置),随机存取存储器(RAM),只读存储器(ROM),可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器),光纤装置,以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外,计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质,因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描,接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序,然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解,本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中,多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如,如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样,可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现:具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路,具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路,可编程门阵列(PGA),现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成,所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中,该程序在执行时,包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外,在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。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。所述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,也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例,可以理解的是,上述实施例是示例性的,不能理解为对本申请的限制,本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (10)
1.一种基地的风功率密度计算方法,其特征在于,包括以下步骤:
针对地理信息的不同将目标区域划分为多个网格,并确定每个所述网格的经纬度信息;
根据待研究的基地的经纬度信息和每个所述网格的经纬度信息,确定所述基地所位于的目标网格;
获取所述目标网格的历史气象预报信息或实时气象监测信息;
从所述历史气象预报信息或所述实时气象监测信息中,获取所述基地的风电机组轮毂高度处的风速时序数据,以及所述目标网格的温度时序数据和气压时序数据,并根据所述风速时序数据、所述温度时序数据和所述气压时序数据计算所述基地的风功率密度。
2.根据权利要求1所述的基地的风功率密度计算方法,其特征在于,所述根据所述风速时序数据、所述温度时序数据和所述气压时序数据计算所述基地的风功率密度,包括:
根据预设的计算周期内每个时刻下的温度和气压计算对应时刻下的空气密度;
根据所述计算周期内每个时刻下的所述空气密度和风电机组轮毂高度处的风速计算对应时刻下的风功率密度;
将所述计算周期内每个时刻下的风功率密度相加,并将相加的和除以所述计算周期内的时刻数,获得所述基地的平均风功率密度。
4.根据权利要求1所述的基地的风功率密度计算方法,其特征在于,在所述目标网格为多个的情况下,所述根据所述风速时序数据、所述温度时序数据和所述气压时序数据计算所述基地的风功率密度,包括:
根据每个所述目标网格的所述风速时序数据、所述温度时序数据和所述气压时序数据,分别计算每个所述目标网格对应的平均风功率密度;
根据所述基地在每个所述目标网格中所占的面积、所述基地的面积和每个所述目标网格对应的平均风功率密度,计算所述基地的平均风功率密度。
6.根据权利要求1所述的基地的风功率密度计算方法,其特征在于,所述获取所述目标网格的历史气象预报信息或实时气象监测信息,包括:
判断所述目标网格中是否设有气象监测站;
在设有所述气象监测站的情况下,获取所述所述气象监测站监测的所述实时气象监测信息;
在未设置所述气象监测站的情况下,获取所述目标网格在预设时间段内的所述历史气象预报信息。
7.根据权利要求1所述的基地的风功率密度计算方法,其特征在于,所述将目标区域划分为多个网格,包括:
根据气象预报信息网格划分方式,将目标区域划分为多个尺寸相同的网格。
8.一种基地的风功率密度计算系统,其特征在于,包括以下模块:
划分模块,用于针对地理信息的不同将目标区域划分为多个网格,并确定每个所述网格的经纬度信息;
确定模块,用于根据待研究的基地的经纬度信息和每个所述网格的经纬度信息,确定所述基地所位于的目标网格;
获取模块,用于获取所述目标网格的历史气象预报信息或实时气象监测信息;
计算模块,用于从所述历史气象预报信息或所述实时气象监测信息中,获取所述基地的风电机组轮毂高度处的风速时序数据,以及所述目标网格的温度时序数据和气压时序数据,并根据所述风速时序数据、所述温度时序数据和所述气压时序数据计算所述基地的风功率密度。
9.根据权利要求8所述的基地的风功率密度系统,其特征在于,所述计算模块,具体用于:
根据预设的计算周期内每个时刻下的温度和气压计算对应时刻下的空气密度;
根据所述计算周期内每个时刻下的所述空气密度和风电机组轮毂高度处的风速计算对应时刻下的风功率密度;
将所述计算周期内每个时刻下的风功率密度相加,并将相加的和除以所述计算周期内的时刻数,获得所述基地的平均风功率密度。
10.一种非临时性计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的基地的风功率密度计算方法。
Priority Applications (1)
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CN202211622670.8A CN116186483A (zh) | 2022-12-16 | 2022-12-16 | 基地的风功率密度计算方法及系统 |
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CN202211622670.8A CN116186483A (zh) | 2022-12-16 | 2022-12-16 | 基地的风功率密度计算方法及系统 |
Publications (1)
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CN116186483A true CN116186483A (zh) | 2023-05-30 |
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CN (1) | CN116186483A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117111068A (zh) * | 2023-10-19 | 2023-11-24 | 南京信大卫星应用研究院有限公司 | 一种基于卫星散射计数据的海面风场监测系统 |
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2022
- 2022-12-16 CN CN202211622670.8A patent/CN116186483A/zh active Pending
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN117111068A (zh) * | 2023-10-19 | 2023-11-24 | 南京信大卫星应用研究院有限公司 | 一种基于卫星散射计数据的海面风场监测系统 |
CN117111068B (zh) * | 2023-10-19 | 2024-03-22 | 南京信大卫星应用研究院有限公司 | 一种基于卫星散射计数据的海面风场监测系统 |
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