一种基于再分析资料的测风网络布局优化方法技术

本发明专利技术提供一种基于再分析资料的测风网络布局优化方法，包括以下步骤：选取再分析资料；采用遗传算法优化测风网络布局；判断测风网络布局有效覆盖面积是否满足终止条件，若满足，则输出经优化的测风塔布局；否则，返回上一步继续执行。本发明专利技术在已有测风塔的基础上，以再分析资料不同网格间的相关性作为区域风况代表性的评估指标，采用遗传算法，进行测风网络布局的优化。随着问题种类的不同以及问题规模的扩大，本方法能以有限的代价来很好的解决搜索和优化，具有极好的鲁棒性及工程实用性。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术提供，包括以下步骤：选取再分析资料；采用遗传算法优化测风网络布局；判断测风网络布局有效覆盖面积是否满足终止条件，若满足，则输出经优化的测风塔布局；否则，返回上一步继续执行。本专利技术在已有测风塔的基础上，以再分析资料不同网格间的相关性作为区域风况代表性的评估指标，采用遗传算法，进行测风网络布局的优化。随着问题种类的不同以及问题规模的扩大，本方法能以有限的代价来很好的解决搜索和优化，具有极好的鲁棒性及工程实用性。【专利说明】
本专利技术涉及一种优化方法，具体涉及一种基于再分析资料的测风网络布局优化方 法。
技术介绍
风电的迅猛发展，对于充分利用当地风能资源、实现节能降耗目标是十分有利的。 风能是风力发电的原动力，风能资源特性决定了风电输出功率的特性。通过建立合理的测 风网络，可以实现风能实时监测，对风电集中开发区域的风能资源进行实时监测，及时了解 和掌握风能资源变化情况和风能资源特性，并为风电功率预测模型开发及优化等提供基础 数据；可为超短期功率预测和风电场理论功率与发电量计算提供基础数据，为风电调度管 理提供支持；也有利于了解风电开发区域的风能资源分布情况与特点。 在风能资源的开发和利用过程中，测风塔处于十分重要的位置，主要表现在风电 场前期的风资源评估、风场微观选址、风电场规划设计、风电场风况实时监测、超短期预测、 数值预报模式、预报输出数据比对和数值模式参数校正等方面。测风塔选址点应具有代表 性，可反映覆盖区域的风资源情况。
技术实现思路
为了克服上述现有技术的不足，本专利技术提供一种基于再分析资料的测风网络布局 优化方法，测风网络选址的原则是以最小的测风塔数量实现对区域面积的最大覆盖。气象 数据采用再分析资料，考虑区域内已有测风塔覆盖范围等约束条件，采用遗传算法，对测风 塔的布局进行优化。 为了实现上述专利技术目的，本专利技术采取如下技术方案： 本专利技术提供，所述方法包括以下步 骤： 步骤1 :选取再分析资料； 步骤2 :采用遗传算法优化测风网络布局； 步骤3 :判断测风网络布局有效覆盖面积是否满足终止条件，若满足，则输出经优 化的测风塔布局；否则，返回步骤2继续执行。 所述步骤1中，从全球大气资料再分析计划中选取再分析资料；选取的再分析资 料为NCEP/NCAR再分析数据集。 所述步骤2中，测风网络布局优化目标为在设定数量测风塔的条件下，实现覆盖 范围的最大化。步骤2具体包括以下步骤： 步骤2-1 :对测风塔位置进行整数编码，确定染色体，生成初始种群； 步骤2-2 :定义适应度函数，并选择K个适应度较大的个体代替初始种群中适应度 较小的K个个体； 步骤2-3 :个体交叉和变异； 步骤2-4 :种群的更新和终止。 所述步骤2-2中，设测风网络中网格总数为M，新增测风塔的数量为N，网格排布的 某合法染色体Q = {qi，％，· · ·，％，· · ·，(?}，适应度函数E表不为： 【权利要求】1. ，其特征在于：所述方法包括以下步 骤： 步骤1:选取再分析资料； 步骤2 :采用遗传算法优化测风网络布局； 步骤3 :判断测风网络布局有效覆盖面积是否满足终止条件，若满足，则输出经优化的 测风塔布局；否则，返回步骤2继续执行。2. 根据权利要求1所述的基于再分析资料的测风网络布局优化方法，其特征在于：所 述步骤1中，从全球大气资料再分析计划中选取再分析资料；选取的再分析资料为NCEP/ NCAR再分析数据集。3. 根据权利要求1所述的基于再分析资料的测风网络布局优化方法，其特征在于：所 述步骤2中，测风网络布局优化目标为在设定数量测风塔的条件下，实现覆盖范围的最大 化。4. 根据权利要求1或3所述的基于再分析资料的测风网络布局优化方法，其特征在于： 所述步骤2具体包括以下步骤： 步骤2-1 :对测风塔位置进行整数编码，确定染色体，生成初始种群； 步骤2-2 :定义适应度函数，并选择K个适应度较大的个体代替初始种群中适应度较小 的K个个体； 步骤2-3 :个体交叉和变异； 步骤2-4:种群的更新和终止。5. 根据权利要求4所述的基于再分析资料的测风网络布局优化方法，其特征在于：所 述步骤2-2中，设测风网络中网格总数为M，新增测风塔的数量为N，网格排布的某合法染色 体Q=Iq1,q2,…，qN，…，qM}，适应度函数E表示为：其中，Ai为qi处网格对应的有效覆盖面积。6. 根据权利要求4所述的基于再分析资料的测风网络布局优化方法，其特征在于：所 述步骤2-3中，采用部分匹配的方法进行个体交叉操作，从父代中选择某组顺序的序列建 立子代并尽可能保存父代的顺序；引用多项式进行个体变异操作，父代中个体Xi变异为子 代中个体Xi+1的具体过程如下： ⑴选定随机数Rie[〇，1); (2) 设定的个体Xi概率密度函数P(SJ表示为：其中，A为用户设定的分布指数，Si为阈值参数，表示为：(3) 经过变异得到的子代个体Xi+1表示为：其中，<和4分别为附带个体Xi的上下界。7. 根据权利要求4所述的基于再分析资料的测风网络布局优化方法，其特征在于：所 述步骤2-4中，将父代个体经过变异得到的子代个体加入种群中，且变异后所产生随机个 体也加入种群，以保证种群数目不变，完成种群的更新； 通过设置最大迭代步数N，并记录每步更新的子代个体，当连续三次的子代个体不变则 输出迭代结果，种群迭代终止。8. 根据权利要求1所述的基于再分析资料的测风网络布局优化方法，其特征在于：所 述步骤3中，根据公式（1)的适应度函数计算经过优化的测风网络布局有效覆盖面积，若该 有效覆盖面积达到测风塔所在区域的覆盖面积的90%或以上，则输出该测风网络布局；否 则返回步骤2继续执行。【文档编号】G06N3/12GK104268635SQ201410448787【公开日】2015年1月7日 申请日期:2014年9月5日 优先权日:2014年9月5日 【专利技术者】冯双磊, 王勃, 赵艳青, 姜文玲, 车建峰, 卢静, 张菲, 靳双龙, 胡菊, 王铮, 杨红英, 马振强, 郑太一, 孙勇 申请人:国家电网公司, 中国电力科学研究院, 中电普瑞张北风电研究检测有限公司, 国网吉林省电力有限公司本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于再分析资料的测风网络布局优化方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤1：选取再分析资料；步骤2：采用遗传算法优化测风网络布局；步骤3：判断测风网络布局有效覆盖面积是否满足终止条件，若满足，则输出经优化的测风塔布局；否则，返回步骤2继续执行。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：冯双磊，王勃，赵艳青，姜文玲，车建峰，卢静，张菲，靳双龙，胡菊，王铮，杨红英，马振强，郑太一，孙勇，
申请(专利权)人：国家电网公司，中国电力科学研究院，中电普瑞张北风电研究检测有限公司，国网吉林省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11