[發明專利]一種用于風資源評估的年風速生成方法

有效

• 申請號: 201410077792.2
• 申請日: 2014-03-05
• 公開（公告）號: CN103886185B
• 公開（公告）日: 2017-02-15
• 發明（設計）人: 舒軍;田軍;劉征宇;劉靜波;吳建東;唐健
• 申請（專利權）人: 中國東方電氣集團有限公司
• 主分類號: G06Q50/06
• 分類號: G06Q50/06;G06Q10/04
• 代理公司: 成都天嘉專利事務所(普通合伙)51211
• 代理人: 張新

技術領域

本發明涉及風力資源發電技術，特別是一種用于風資源評估的年風速生成方法。

背景技術

隨著風力發電的進一步發展，我國風電場建設逐步呈現速度快、規模大的特點，而風電場的建設需要風電場所在地測風數據處理形成的資料和長期站（氣象站、海洋站）的測風資料，伴隨著風電場的快速擴建以及新建，導致對風電場所在地的風能資源的評估的風資源數據匱乏，因此，在當前能夠獲取的有限的風資源統計參數的情況下，進行風電場所在地的年風速的生成，對風資源進行評估就顯得尤為必要。

現有風資源評估方法一般通過氣象觀測記錄的代表年或特征年的風資源情況，進行數據統計分析，采用修正、擬合的方法得到年均或月均風速，雖然能夠反映當地的風能情況，但是年均或月均風速對于評估風電場年發電量情況意義不大。因此，在現有的氣象觀測記錄的數據基礎上，提供一種能夠生成一年8760小時或更短時間間隔的年風速，將有助于風電場風力機選型（不同風力機的風功曲線不一致，導致同樣年風速情況下，年風力發電量就不一致），提供所建風電場的預期發電量。

發明內容

本發明的目的在于提供一種用于風資源評估的年風速生成方法，根據年月均風速、威布爾系數、自相關系數、晝夜模式強度、最大風速時刻進行年風速擬合的方法，可以得到有效的評估數據以適應電風場的建立。

為實現上述發明目的，本發明的技術方案如下：

一種用于風資源評估的年風速生成方法，其特征在于包括以下步驟：

第一步，根據當地氣象統計數據得到一年12個月的月均風速，以及威布爾系數、自相關系數、晝夜模式強度系數、最大風速時刻；

第二步，生成一個含8760個數據點的服從均值為0、方差為1的正態分布的自相關序列????????????????????????????????????????????????；

第三步，根據每月的月均風速，以及晝夜模式強度系數、最大風速時刻，生成年8760個小時的風速初始序列；

第四步，將第三步中得到的風速初始序列進行概率變換，得到與第二步的自相關序列服從相同的正態分布序列的；

第五步，將第四步得到的概率變換后的序列與第二步產生的自相關數列相加，得到新的符合正態分布的序列；

第六步，采用第四步的概率變換方法，將第五步產生的序列做概率變換，得到服從以第一步所述的威布爾系數作為參數的威布爾分布序列，由此便得到了擬合所得一年8760小時的風速序列。

第二步中所述自相關序列的生成模型為：

?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????（1）

式（1）中，、分別為、時刻的值；為自回歸參數；為白噪聲函數返回的一個服從均值為0、方差為1的正態分布的隨機數。

第三步中所述風速初始序列中第月中任意一天第小時的風速生成模型如下：

??????????????????????????????????????（2）

式（2）中，為第月的月均風速；為晝夜模式強度系數；為最大風速時刻。

第四步中所述概率變換的方法如下：將風速初始序列記為序列A，A={A₁,…,A₈₇₆₀}，期望分布序列的累計分布函數為P(B)，求期望分布序列B：

①?求序列A的累計概率分布函數P(A)：根據序列A的最大值maxA，劃分為N個區間，得到[0，maxA/N)、[maxA/N，maxA*2/N)、…、[maxA*(?N-1)/N，maxA]；分別統計每個區間段的數據個數，除以8760便得到這個區間段的數據概率，數據在第i(1≤i≤N)個數據段的累計概率分布為第1到(i-1)個數據段的概率之和，由此得到P(A)；

②?根據已知序列A及P(A)、期望分布序列的累計分布函數P(B)，求序列B：對于A_j(1≤i≤8760)，根據P(A)，得到A_j對應的累計概率P(A_j)，從期望分布序列的累計分布函數P(B)中，找到累計概率為P(A_j)的B值，記為B_j，由此反復便可得到期望分布的序列B={B₁,…,B₈₇₆₀}，所得的序列B即為序列。

本發明的有益效果如下：