[發明專利]一種風廓線數據預測方法

有效

• 申請號: 201910256863.8
• 申請日: 2019-04-01
• 公開（公告）號: CN110135618B
• 公開（公告）日: 2021-07-09
• 發明（設計）人: 王瑞明;班曉瑞;王尚昆;張弛;沈寒冰
• 申請（專利權）人: 北京觀詳光電技術有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G01S17/95
• 代理公司: 深圳智趣知識產權代理事務所(普通合伙) 44486
• 代理人: 崔艷崢

本發明提供一種風廓線數據預測方法，在激光雷達測量風速風向的同時，能夠自動進行是否缺失風速風向以及單個風速風向數據完整率是否足夠的判定，并且可以自動選擇適用的風速、風向預測模型進行風速風向數據的預測補充，從而很好地解決了目前測風數據預測常見的不科學問題，最大化減少因不同工程師水平參差不齊而對預測帶來的主觀影響，科學準確地預測激光雷達缺失以及單個風速風向數據完整率不足的測風數據。

技術領域

本發明涉及激光雷達技術領域，特別是激光雷達測風相關技術，尤其涉及在風力發電風資源評估中的應用。

背景技術

我國風能資源豐富，可開發的風電場分布廣泛。為了保障風電場的經濟運營，在包括風電場的投資建設之前、運行投產以及出質保在內的全生命周期的各個環節中，都有著對場址風能資源進行詳細、準確、可靠評估的迫切需求。然而，實現上述有效準確的測量評估需要保證獲得的風能資源數據必須滿足最低數據完整率的要求，否則測量評估的結果將不能被使用。但在實際測量過程中，無論是采用傳統的測風塔還是采用激光雷達測風來獲取風能資源數據時，都會存在因設備不適應環境或設備損壞而造成數據缺失，從而原始風能資源數據無法達到數據完整率要求的情況。例如，地面多普勒激光雷達有其本身適用的大氣環境，即大氣不能太清潔但也不能是濃霧等狀態。盡管能夠適應我國很多地區，但當地面多普勒激光雷達遇到大氣太清潔如西藏晴朗的高空或者遇到濃霧天氣如四川盆地的氣候等不利雷達測試的大氣環境時，激光雷達數據就會產生缺失，并且不同高度的缺失情況也會有較大差異。通常面對這種情況時，就需要通過預測的手段將缺失的風能資源數據進行插補訂正，以使得數據具有足夠的完整率，這樣才能獲得準確可靠的測量評估結果。

顯然，對于預測手段來說，其預測數據的準確性、可靠性和一致性對整體風能資源測評的影響是很大的。實踐表明，1％的風速差別至少引起2％的發電量的差別，因為數據預測不合理的原因，目前國內預測數據產生的偏差平均值是2％-3％，這樣如果某個高度測風數據有50％數據損壞缺失的話，將引起風場發電量測算偏差到4％-6％，這對最終結果的影響是巨大的。因此，本領域對準確可靠的預測手段的需求是非常明確的，即越準確越好。

一般來說，預測數據是否準確、可靠、一致，會受到預測模型的選擇、參考數據的選擇甚至使用軟件的影響，特別是在執行預測過程中，預測模型和參考數據的選擇還會受到工程師技術水平的制約，工程師是否經驗豐富、訓練有素及其主觀的選擇都會影響最終的預測結果。概括來說，目前測風數據預測中常見的不科學的方面主要包括：1、選擇的預測模型不合理，例如針對同一個缺失數據高度的風速風向，不同的預測模型和風切變模型的效率是不同的；2、選擇的參考數據不合理，針對同一個缺失數據高度的風速風向，即使使用同一個預測模型，參考數據的選擇不同也會影響測量結果的準確性。

發明內容

針對現有技術存在的上述問題，為獲得一種具有較高準確性、可靠性及一致性的風能資源數據預測方法，本發明提出了自動選擇最科學的預測模型以及自動選擇最合理的參考數據進行缺失數據預測的方法。具體地：

一種風廓線數據預測方法，用于對測風數據中無效或者缺失的風速測量輸出值和/或風向測量輸出值進行預測，具體包括如下步驟：

S1，采集風速值測量數據和風向值測量數據，確定向用戶輸出風速測量輸出值和風向測量輸出值的時間間隔；使用每一個時間間隔內的各個測風高度的風速值測量數據計算該時間間隔內的各個測風高度的風速測量輸出值，使用每一個時間間隔內的各個測風高度的風向值測量數據計算該時間間隔內的各個測風高度的風向測量輸出值；形成每一個時間間隔所對應的數據組；

S2，判斷步驟S1中計算的所有風速測量輸出值和風向測量輸出值是否滿足單個統計數據有效數據完整率的要求；對于不滿足單個統計數據有效數據完整率要求的風速測量輸出值和風向測量輸出值標記為無效風速測量輸出值和無效風向測量輸出值，其它風速測量輸出值和風向測量輸出值被認為是有效風速測量輸出值和有效風向測量輸出值；對于沒有風速值測量數據和風向值測量數據的時間間隔，相應地認定為缺失的風速測量輸出值和缺失的風向測量輸出值；