[發明專利]基于SWI-RS分析法的風電場風能資源評估與預測方法及系統

有效

• 申請號: 202010510276.X
• 申請日: 2020-06-08
• 公開（公告）號: CN111931972B
• 公開（公告）日: 2022-09-06
• 發明（設計）人: 高超;張廼龍;陳杰;趙恒;劉洋;胡成博;路永玲;劉子全;陳舒;張錄軍
• 申請（專利權）人: 國網江蘇省電力有限公司電力科學研究院;國網江蘇省電力有限公司;江蘇省電力試驗研究院有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 顏盈靜

本發明公開了基于SWI?RS分析法的風電場風能資源評估與預測方法及系統，包括：步驟1：根據平均風速服從偏態分布的規律，利用Gamma分布擬合平均風速的累計概率分布函數，將其轉化為標準正態分布函數得到SWI指數序列，求解SWI指數序列得到區域風能資源估計；步驟2：根據SWI指數序列采用去重標極差分析法求取Hurst指數，得到風能資源的變化趨勢及其未來的變化趨勢進行預測；步驟3：根據輸出風電場所在區域的SWI指數序列和Hurst指數，判斷是否適合修建風電場。

技術領域

本發明屬于風能資源評估與預測領域，具體涉及一種基于SWI-RS分析法的風電場風能資源評估與預測方法及系統。

背景技術

目前，煤、石油等化石燃料仍是世界主要能源，但由于其不可再生且對環境有嚴重的污染，人們一直在尋找化石燃料的替代品，隨著科技的進步，風能和太陽能等無污染，可再生的能源等到了全世界的重視。

我國具有豐富的風能資源，據不完全計算，我國可開發利用的風能儲量約10億kW，為了能更好的使用風能資源，國家資源局和國家海洋局共同發布了《海上風電開發建設管理辦法》。而風能的隨機性和分散性增加了我們的使用難度。因此我們需要對各地區的風能資源進行有效的評估和預測，這對風電場的選址和指導都是至關重要的。準確的選址能夠減少電力生產成本，提高風電場經濟效益。

目前，主要使用weibull雙參數曲線來描述風速的概率密度分布，然后需要通過最小二乘法來求解參數，但是計算復雜，對歷史資料要求高，且其雖然能很好的描述風能的大小，但是無法預測風能的變化趨勢。因此，需要找出一種更高校，簡潔的方法來對風能資源進行評估和預測。

發明內容

針對現有技術的不足，本發明提出了一種基于SWI-RS分析法的風電場風能資源評估與預測方法及系統，考慮了微地形特征對風速的影響，并且用一個計算較為簡單，且更加準確的方法對各區域的風能資源進行評估，還對每個區域未來風能資源的大小進行了預測，能夠成為較新的風電場選址的指導方法。

本發明所采用的技術方案是：基于SWI-RS分析法的風電場風能資源評估與預測方法，包括以下步驟：

步驟1：基于平均風速服從偏態分布的規律，采用Gamma分布擬合平均風速的累計概率分布函數，并將累計概率分布函數轉化為標準正態分布函數，根據標準正態分布函數計算得到SWI指數序列，通過求解SWI指數序列的平均值得到區域風能資源估計；

步驟2：根據SWI指數序列采用去重標極差分析法求取得到Hurst指數，得到區域風能資源的變化趨勢及對未來區域風能資源的變化趨勢進行預測；

步驟3：根據輸出風電場所在區域的SWI指數序列和Hurst指數，判斷是否適合修建風電場。

進一步的，在進行步驟1之前，還包括根據高程數據求解區域微地形特征，利用區域微地形特征對平均風速進行修正。

進一步的，所述區域微地形特征包括坡度、坡向和高程差。

進一步的，根據高程數據求解區域微地形特征，計算方法如下：

式中，slope_we和slope_sn分別表示東西和南北方向上的坡度，Δh為高程差，Δx和Δy為東西和南北方向上的水平距離；

坡度和坡向的計算公式為：

式中，slope表示坡度，aspect表示坡向，其余參數含義與式(1)一致。

進一步的，所述利用區域微地形特征對平均風速進行修正的步驟包括：

迎坡風修正系數k為：