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[發明專利]基于CFD模擬和測風激光雷達的風場重建方法及系統有效

專利信息
申請號: 202211362731.1 申請日: 2022-11-02
公開(公告)號: CN115408962B 公開(公告)日: 2023-03-31
發明(設計)人: 袁金龍;夏海云;舒志峰;董晶晶 申請(專利權)人: 南京信息工程大學
主分類號: G06F30/28 分類號: G06F30/28;G06F16/21;G06T17/20;G06F113/08;G06F119/14
代理公司: 北京眾合誠成知識產權代理有限公司 11246 代理人: 陳國強
地址: 210000 江*** 國省代碼: 江蘇;32
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摘要:
搜索關鍵詞: 基于 cfd 模擬 激光雷達 重建 方法 系統
【權利要求書】:

1.基于CFD模擬和測風激光雷達的風場重建方法,其特征在于:包括以下步驟:

S1、根據局部區域的地形和建筑,進行網格劃分,對計算域進行離散化,建立CFD模型;

S2、根據測風激光雷達歷史探測數據和當地氣象日志,統計出計算域的風速風向概率密度分布;

S3、對CFD模型的邊界條件進行離散化,覆蓋所有可能出現的來流條件,對風速風向概率密度分布大的工況進行加密離散化,建立CFD數據庫;

在進行邊界條件離散時,對風速風向概率密度分布大的工況進行加密離散化處理;對于風速風向概率密度低的情況,設置梯度更稀疏的計算工況;僅保留目標區域網格節點位置(x,y,z)和風場數據(u,v,w),x為水平方向坐標、y側向坐標,z為豎直方向坐標,u為南北方向分速度、v東西分速度、w為豎直分速度,并記錄目標區域的平均風速;

S4、測風激光雷達進行不同仰角的實時PPI掃描,反演出徑向風速、水平風速和風向,根據風速風向對計算域的風場進行分塊處理(V1,V2...Vn),對每個分塊分別匹配出最接近的CFD數據庫,對于均勻風場則直接匹配不需要分塊處理;

S5、多源數據融合,用匹配的數據庫,填補激光雷達盲區和其未為探測區域的風場結果,從而獲得整個計算域內的完整的精細三維風場數據S0;

S6、根據雷達實測邊界條件和三維風場S0作為初始場,激活CFD模擬程序可對未來三維風場分布進行預測。

2.根據權利要求1所述的基于CFD模擬和測風激光雷達的風場重建方法,其特征在于:S1中,所述CFD模型包括計算網格、邊界條件、計算域、湍流模型和CFD求解器。

3.根據權利要求2所述的基于CFD模擬和測風激光雷達的風場重建方法,其特征在于:所述CFD模型的計算域為圓柱形,下邊界為無滑移壁面邊界條件,上邊界條件為對稱邊界條件,前方來流為速度入口。

4.根據權利要求1所述的基于CFD模擬和測風激光雷達的風場重建方法,其特征在于:S2中,通過當地氣象局獲得氣象日志中風速風向數據。

5.根據權利要求1所述的基于CFD模擬和測風激光雷達的風場重建方法,其特征在于:S2中,通過提前布置測風激光雷達進行長期觀測試驗,統計出目標區域的風速風向概率密度分布。

6.根據權利要求1所述的基于CFD模擬和測風激光雷達的風場重建方法,其特征在于:S4中,對于存在風速風向突變、陣風情況下,不同區域的風場流入情況不同,此時則根據目標區域的風速和風向分布進行分塊處理,相鄰距離門風速差異小于第一閾值W1且風向差異小于第二閾值D1,分類為同一塊區域,將探測區域分為(V1,V2...Vn),對每個分塊分別匹配出最接近的CFD數據庫(C1,C2...Cn);

罰函數為:

其中:

其中,/和/分別為分速度項和徑向速度項,/和/為對應的加權系數,/,/,/和/分別為雷達反演的南北方向分速度、東西方向分速度,豎直方向分速度和徑向速度,/,和/分別為CFD模擬數據庫中的南北方向分速度、東西方向分速度和豎直方向分速度,/和/分別為方位角和俯仰角,/為網格節點三維坐標的標號;

所示加權系數和/由雷達反演的南北方向分速度、東西方向分速度,豎直方向分速度和徑向速度的反演精度決定,反演精度越高,則對應的加權系數應設置的越大。

7.根據權利要求1所述的基于CFD模擬和測風激光雷達的風場重建方法,其特征在于:S5中,所述完整的精細三維風場數據S0包括實測風場數據和CFD模擬數據,所述完整的精細三維風場數據S0中有實測風場數據計算網格節點,直接保留實測數據,沒有實測風場數據的計算網格節點,則采用匹配的CFD模擬數據。

8.應用于如權利要求1-7任一所述的基于CFD模擬和測風激光雷達的風場重建方法的系統,其特征在于:包括:

CFD模型模塊,用于根據目標區域的地形和建筑的幾何參數建立目標區;

CFD數據庫建立模塊,根據目標區域的風速風向分布的概率分布,對CFD邊界條件進行離散化,并分別求解這些計算工況,批量輸出節點坐標和風速,建立目標區域的CFD風場數據庫;

風場實時采集模塊,基于測風激光雷達實時對目標區域的風場進行采樣;

CFD數據庫匹配模塊,用于實測數據和CFD數據庫匹配;

多源數據融合模塊,用于實測數據和CFD模擬數據的融合;

三維風場預測模塊,基于初始場,求解未來風場變化。

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