一種風電場風資源數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及風力發(fā)電技術領域，尤其涉及的是一種風電場風資源數(shù)據(jù)處理方法及 系統(tǒng)。
【背景技術】
[0002] 風電場風機發(fā)電表現(xiàn)不佳存在風資源不佳、地形復雜、機位布置不合理、不良氣流 條件影響等多種原因。由于技術手段限制，目前已建成的復雜地形的風電場按照現(xiàn)有的設 計規(guī)程規(guī)定，風場的風資源評估與微觀選址僅依賴少數(shù)幾個測風塔的數(shù)據(jù)及CFD軟件的模 擬，不足以代表及模擬出整個場址空間的風資源概況，而且不能分析出當?shù)仫L流特征和不 同地形組合條件下的風速、風向和湍流特征，使得風電場的經(jīng)濟性和安全性評價具有不確 定性。
[0003] 每一個風場建設前期需要對風場進行風數(shù)據(jù)測量，分析風場的風況，如主風向和 風能情況?，F(xiàn)有測量儀器有測風塔和激光雷達兩種，通過解譯軟件對用戶采集的數(shù)據(jù)進行 解譯得到風數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)，經(jīng)專業(yè)人員對該解譯數(shù)據(jù)進行分析得到一些簡單指標，如風 玫瑰圖、威布爾分布和氣象等數(shù)據(jù)，進而書寫可研報告，為決策者提供決策。
[0004] 當有多個風場且每個風場有多臺不同測風設備進行風場風測量時，風場地址不同 且設備繁多，運行人員管理操作十分不便。
[0005] 多個測量設備各自獨立，信息和數(shù)據(jù)無法共享，運行人員無法全面的進行對比分 析和判斷；且不同設備均有各自解譯算法，運行人員操作不便。
[0006] 因此，現(xiàn)有技術還有待于改進和發(fā)展。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 鑒于上述現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明的目的在于提供一種風電場風資源數(shù)據(jù)處理方 法及系統(tǒng)，旨在解決現(xiàn)有技術中風電場中多個測量設備各自獨立，信息和數(shù)據(jù)無法共享，無 法全面的進行數(shù)據(jù)對比分析和判斷；且不同風電場設備均有各自解譯算法，導致解譯復雜 的缺陷。
[0008] 本發(fā)明的技術方案如下： 一種風電場風資源數(shù)據(jù)處理方法，其中，包括以下步驟： A、 風電場數(shù)據(jù)采集裝置實時采集風電場數(shù)據(jù)，將已采集的風電場數(shù)據(jù)發(fā)送并導入風電 場云服務器； B、 風電場云服務器對風電場數(shù)據(jù)進行解譯，完成后存入數(shù)據(jù)庫； C、 當風電場云服務器檢測到用戶的數(shù)據(jù)獲取指令時，解析所述數(shù)據(jù)獲取指令對應的數(shù) 據(jù)類型，將對應數(shù)據(jù)類型的風電場數(shù)據(jù)發(fā)送至智能終端并顯示。
[0009] 所述風電場風資源數(shù)據(jù)處理方法，其中，所述風電場數(shù)據(jù)采集裝置為三維掃描激 光雷達、測風塔或聲雷達中的任意一種或多種。
[0010] 所述風電場風資源數(shù)據(jù)處理方法，其中，所述風電場數(shù)據(jù)包括風速、風向、湍流強 度及空氣密度。
[0011] 所述風電場風資源數(shù)據(jù)處理方法，其中，所述步驟C具體包括： C1、當風電場云服務器檢測到用戶的數(shù)據(jù)獲取指令時，解析所述數(shù)據(jù)獲取指令對應的 數(shù)據(jù)類型，判斷所述數(shù)據(jù)類型為風速、風向、湍流強度或是空氣密度； C2、當所述數(shù)據(jù)類型為風速，則將風速數(shù)據(jù)發(fā)送至智能終端并顯示； C3、當所述數(shù)據(jù)類型為風向，則將風速數(shù)據(jù)發(fā)送至智能終端并顯示； C4、當所述數(shù)據(jù)類型為湍流強度，則將湍流強度數(shù)據(jù)發(fā)送至智能終端并顯示； C5、當所述數(shù)據(jù)類型為空氣密度，則將空氣密度數(shù)據(jù)發(fā)送至智能終端并顯示。
[0012] 所述風電場風資源數(shù)據(jù)處理方法，其中，所述步驟C之后還包括： D、智能終端對用戶的報告生成指令進行實時檢測，當檢測到時則根據(jù)所述風電場數(shù)據(jù) 及預先存儲的報告文本模板生成風電場數(shù)據(jù)報告文件。
[0013] -種風電場風資源數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，其中，包括： 采集發(fā)送模塊，用于風電場數(shù)據(jù)采集裝置實時采集風電場數(shù)據(jù)，將已采集的風電場數(shù) 據(jù)發(fā)送并導入風電場云服務器； 解譯存儲模塊，用于風電風電場云服務器對風電場數(shù)據(jù)進行解譯，完成后存入數(shù)據(jù) 庫； 獲取顯示模塊，用于當風電場云服務器檢測到用戶的數(shù)據(jù)獲取指令時，解析所述數(shù)據(jù) 獲取指令對應的數(shù)據(jù)類型，將對應數(shù)據(jù)類型的風電場數(shù)據(jù)發(fā)送至智能終端并顯示。
[0014] 所述風電場風資源數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，其中，所述風電場數(shù)據(jù)采集裝置為三維掃描激 光雷達、測風塔或聲雷達中的任意一種或多種。
[0015] 所述風電場風資源數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，其中，所述風電場數(shù)據(jù)包括風速、風向、湍流強 度及空氣密度。
[0016] 所述風電場風資源數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，其中，所述獲取顯示模塊具體包括： 解析單元，用于當風電場云服務器檢測到用戶的數(shù)據(jù)獲取指令時，解析所述數(shù)據(jù)獲取 指令對應的數(shù)據(jù)類型，判斷所述數(shù)據(jù)類型為風速、風向、湍流強度或是空氣密度； 第一數(shù)據(jù)顯示單元，用于當所述數(shù)據(jù)類型為風速，則將風速數(shù)據(jù)發(fā)送至智能終端并顯 示； 第二數(shù)據(jù)顯示單元，用于當所述數(shù)據(jù)類型為風向，則將風速數(shù)據(jù)發(fā)送至智能終端并顯 示； 第三數(shù)據(jù)顯示單元，用于當所述數(shù)據(jù)類型為湍流強度，則將湍流強度數(shù)據(jù)發(fā)送至智能 終端并顯示； 第四數(shù)據(jù)顯示單元，用于當所述數(shù)據(jù)類型為空氣密度，則將空氣密度數(shù)據(jù)發(fā)送至智能 終端并顯示。
[0017] 所述風電場風資源數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，其中，還包括： 報告生成模塊，用于智能終端對用戶的報告生成指令進行實時檢測，當檢測到時則根 據(jù)所述風電場數(shù)據(jù)及預先存儲的報告文本模板生成風電場數(shù)據(jù)報告文件。
[0018] 本發(fā)明所述的一種風電場風資源數(shù)據(jù)處理方法及云服務系統(tǒng)，方法包括：風電場 數(shù)據(jù)采集裝置實時采集風電場數(shù)據(jù)，將已采集的風電場數(shù)據(jù)發(fā)送并導入風電場云服務器； 風電場云服務器對風電場數(shù)據(jù)進行解譯，完成后存入數(shù)據(jù)庫；當風電場云服務器檢測到用 戶的數(shù)據(jù)獲取指令時，解析所述數(shù)據(jù)獲取指令對應的數(shù)據(jù)類型，將對應數(shù)據(jù)類型的風電場 數(shù)據(jù)發(fā)送至智能終端并顯示。本發(fā)明通過風電場數(shù)據(jù)采集裝置實時且準確的采集風電場數(shù) 據(jù)，并反饋至智能終端進行顯示，還可根據(jù)風電場數(shù)據(jù)自動生成數(shù)據(jù)曲線、分布圖或報告文 件，極大方便了用戶。
【附圖說明】
[0019] 圖1為本發(fā)明所述路由重定向的實現(xiàn)方法較佳實施例的流程圖。
[0020] 圖2為本發(fā)明所述路由重定向的實現(xiàn)系統(tǒng)較佳實施例的結構框圖。
【具體實施方式】
[0021] 本發(fā)明提供一種風電場風資源數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，為使本發(fā)明的目的、技術方 案及效果更加清楚、明確，以下對本發(fā)明進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實 施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0022] 請參見圖1，圖1是本發(fā)明所述風電場風資源數(shù)據(jù)處理方法較佳實施例的流程圖。 如圖1所示，其包括以下步驟： 步驟S100、風電場數(shù)據(jù)采集裝置實時采集風電場數(shù)據(jù)，將已采集的風電場數(shù)據(jù)發(fā)送并 導入風電場云服務器。
[0023] 本發(fā)明的實施例中，所述風電場數(shù)據(jù)采集裝置為三維掃描激光雷達、測風塔或聲 雷達中的任意一種或多種。
[0024] 優(yōu)選的，所述風電場數(shù)據(jù)包括風速、風向、湍流強度及空氣密度。上述數(shù)據(jù)類型僅 用于舉例，具體實施時所述風電場數(shù)據(jù)包括但不局限于上述四種數(shù)據(jù)，還可以包括更多類 型的數(shù)據(jù)。
[0025] 具體的，所述三維掃描激光雷達為Galion4000海陸兩用型雷達，即是一種3D的 風流狀態(tài)掃描雷達，具有設備體積小巧、重量輕便，能耗低，使用簡便等特點。而且具有全 天候海洋型設計，可在高鹽度、高濕度等惡劣氣候條件下連續(xù)、可靠運作。由于所述三維掃 描激光雷達擁有4km半徑量程的掃描方范圍，故可實現(xiàn)實時風電場三維的掃描觀測。若在 50MW的風電場中的合適位置布置所述三維掃描激光雷達進行觀測，生成整片風電場三維風 流圖譜及風流場數(shù)學模型，還可實現(xiàn)風場內(nèi)異常氣流與大氣穩(wěn)定度的可視化觀測及后期分 析預測。
[0026] 利用Galion三維激光雷達，風資源分析及評估可由CFD軟件模擬轉(zhuǎn)為實際觀測。 此外，由于Galion4000三維激光雷達連續(xù)觀測數(shù)據(jù)的范圍大、精度高，可構建出整個風場 的三維風流數(shù)學模型，除了可實現(xiàn)風場風資源評估及微觀選址優(yōu)化外，還可為實現(xiàn)風機功 率曲線驗證及風場發(fā)電能力分析優(yōu)化提供精確的觀測數(shù)據(jù)。
[0027]步驟S200、風電場云服務器對風電場數(shù)據(jù)進行解譯，完成后存入數(shù)據(jù)庫。
[0028] 下面通過一具體實施例來說明風電場云服務器對風電場數(shù)據(jù)進行解譯過程。針對 Galion三維激光雷達發(fā)送連續(xù)激光，激光經(jīng)大氣顆粒(氣溶膠)后發(fā)生反射。反射光由于氣 溶膠速率而發(fā)生改變，產(chǎn)生多普勒效應，通過合理假設建立解譯模型得到風速度。
[0029] 具體過程如下： 假設風徑向分量速度矢量為，由于観中含有3個變量，因此要得到振值， 至少需要三束激光在不同方向同時得到各自的視向速度。下面對其中一束激光做推導。
[0030] 以激光雷達所在的位置為原點，激光雷達所指的北方為y軸，順時針90度為X軸， 垂直激光雷達所在的面為z軸。
[0031]視向矢量的單位向量記為#祕:夂修|鳴:_參編馘.，其中穸 為激光束的仰鉬.為激I市的方份鉬。田丨出激I市的抑向諫鑾為
其中d^ ，即水平風速速率乘以仰角的余弦；
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[0033]針對傳統(tǒng)測風塔設備，植入已有的解譯插件，可以得到風速度。
[0034] 步驟S300、當風電場云服務器檢測到用戶的數(shù)據(jù)獲取指令時，解析所述數(shù)據(jù)獲取 指令對應的數(shù)據(jù)類型，將對應數(shù)據(jù)類型的風電場數(shù)據(jù)發(fā)送至智能終端并顯示。
[0035] 進一步的，所述步驟S300具體包括： 步驟S301、當風電場云服務器檢測到用戶的數(shù)據(jù)獲取指令時，解析所述數(shù)據(jù)獲取指令 對應的數(shù)據(jù)類型，判斷所述數(shù)據(jù)類型為風速、風向、湍流強度或是空氣密度。
[0036] 步驟S302、當所述數(shù)據(jù)類型為風速，則將風速數(shù)據(jù)發(fā)送至智能終端并顯示。
[0037]具體的，所述數(shù)據(jù)類型為風速時，在移動終端上可實時顯示水平風速、垂直風速、 風切變、風速分布、風能分布、或極端風速。
[0038] 步驟S303、當所述數(shù)據(jù)類型為風向，則將風速數(shù)據(jù)發(fā)送至智能終端并顯示。
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